{"version":"1w65sws","events":[{"id":"evt-0001","summary":"Тюрінг запропонував тест для обговорення машинного інтелекту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["evaluation","theory"],"names":"Алан Тюрінг Alan Turing"},{"id":"evt-0002","summary":"Пропозиція майстерні вжила назву «штучний інтелект».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Dartmouth College"},{"id":"evt-0003","summary":"Розенблатт описав навчувану модель розпізнавання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Френк Розенблатт Frank Rosenblatt"},{"id":"evt-0004","summary":"Метод навчання багатошарових мереж було описано в дослідженні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton"},{"id":"evt-0005","summary":"LSTM запропоновано для залежностей у послідовностях.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Зепп Хохрайтер Sepp Hochreiter Юрген Шмідгубер Jurgen Schmidhuber"},{"id":"evt-0006","summary":"ImageNet надав великий набір даних для зорового розпізнавання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0048","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Фей-Фей Лі Fei-Fei Li"},{"id":"evt-0007","summary":"Глибока згорткова мережа знизила помилку в ImageNet.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0006","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0049","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","compute","theory"],"names":"Алекс Крижевський Alex Krizhevsky Ілля Суцкевер Ilya Sutskever Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton"},{"id":"evt-0008","summary":"Нейромережеве перетворення послідовностей застосували до перекладу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0005","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0009","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ілля Суцкевер Ilya Sutskever"},{"id":"evt-0009","summary":"Механізм уваги зважував частини вхідної послідовності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio"},{"id":"evt-0010","summary":"Описано генеративний процес зашумлення й відновлення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["generative","theory"],"names":"Яша Золь-Дікстейн Jascha Sohl-Dickstein Stanford University"},{"id":"evt-0011","summary":"Transformer застосував увагу без рекурентних шарів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0009","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ашиш Васвані Ashish Vaswani"},{"id":"evt-0012","summary":"BERT представив двонапрямлене попереднє навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Google"},{"id":"evt-0013","summary":"OpenAI опублікувала опис GPT-2.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","safety"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0014","summary":"Дослідження виміряло зв’язок втрат із масштабом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0013","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0015","summary":"CLIP навчав спільні представлення зображень і тексту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0016","summary":"DALL·E генерує зображення з тексту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0017","summary":"OpenAI відкрила ChatGPT як дослідницький попередній перегляд.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0013","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"ChatGPT"},{"id":"evt-0018","summary":"OpenAI оголосила GPT-4 як мультимодальну модель.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0017","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0019","summary":"OpenAI та Broadcom оголосили інференсний прискорювач.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0014","type":"related"},{"targetId":"evt-0049","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Broadcom"},{"id":"evt-0020","summary":"26 червня 2026 року OpenAI показала покоління GPT-5.6 — Sol, Terra і Luna, — але відкрила доступ лише вузькому колу партнерів, погодженому з урядом США, на прохання двох підрозділів Білого дому. Компанія прохання виконала й публічно з ним не погодилася.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"related"},{"targetId":"evt-0026","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","safety"],"names":"OpenAI GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Luna"},{"id":"evt-0021","summary":"Meta запустила Muse Image й показала попередню версію Muse Video.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0015","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Meta Muse Image"},{"id":"evt-0022","summary":"Meta повідомила про доступність Muse Spark 1.1.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0021","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Meta AI"},{"id":"evt-0023","summary":"Anthropic оголосила Claude Sonnet 5.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0017","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Sonnet 5"},{"id":"evt-0024","summary":"Anthropic відкрила бета-версію Claude Science для наукової роботи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0020","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","agents"],"names":"Claude Science Anthropic"},{"id":"evt-0025","summary":"OpenAI почала розгортання GPT-5.4 у ChatGPT, API та Codex із керуванням комп’ютером і розширеною роботою з інструментами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"OpenAI GPT-5.4"},{"id":"evt-0026","summary":"OpenAI представила GPT-5.5 для ChatGPT і Codex, зосередившись на програмуванні, дослідженнях та багатокроковій роботі з інструментами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0025","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"OpenAI GPT-5.5"},{"id":"evt-0027","summary":"OpenAI випустила API-моделі для голосових розмов із викликом інструментів, перекладу та потокового розпізнавання мовлення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["speech"],"names":"OpenAI GPT-Realtime-2 GPT-Realtime-Translate GPT-Realtime-Whisper"},{"id":"evt-0028","summary":"OpenAI оголосила нові можливості GPT-Rosalind для геноміки, медичної хімії та підтримки дослідницьких процесів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0026","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"OpenAI GPT-Rosalind"},{"id":"evt-0029","summary":"Нові голосові моделі можуть одночасно слухати й говорити, передаючи складніші завдання іншим моделям у фоні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0027","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"OpenAI GPT-Live-1 GPT-Live-1 mini"},{"id":"evt-0030","summary":"OpenAI представила спеціалізовану кібермодель і розширила програму контрольованого доступу для перевірених захисників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0020","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety","defence"],"names":"OpenAI GPT-5.6-Cyber Міністерство цифрової трансформації України Ministry of Digital Transformation of Ukraine Мінцифри"},{"id":"evt-0031","summary":"OpenAI представила GPT-6 Astra для програмування, наукової та професійної роботи з використанням комп’ютера й інструментів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0020","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"OpenAI GPT-6 Astra"},{"id":"evt-0032","summary":"Anthropic випустила Opus 4.6 із поліпшеннями програмування й агентних завдань та бета-контекстом на мільйон токенів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Opus 4.6"},{"id":"evt-0033","summary":"Google представила Gemini 3.5 Flash для програмування, мультимодальних завдань і роботи агентів із доступом через споживчі та розробницькі продукти.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Google Gemini 3.5 Flash"},{"id":"evt-0034","summary":"Anthropic представила Fable 5 для широкого використання та Mythos 5 з обмеженим доступом для окремих захисників інфраструктури.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Fable 5 Claude Mythos 5"},{"id":"evt-0035","summary":"Anthropic випустила Claude Opus 5 для програмування, досліджень, керування комп’ютером та багатокрокових завдань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0032","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Opus 5"},{"id":"evt-0036","summary":"Google DeepMind представила сімейство моделей для керування роботами, планування рухів і взаємодії з фізичним середовищем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0033","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Google Gemini Robotics 2"},{"id":"evt-0037","summary":"Anthropic повідомила про оновлення класифікатора, що зменшило хибні спрацьовування обмежень у дозволених біологічних і медичних запитах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0034","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety","science"],"names":"Anthropic Claude Fable 5"},{"id":"evt-0038","summary":"Google випустила Gemini 3.7 Flash із поліпшеннями програмування, планування й використання інструментів порівняно з попередньою версією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0033","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Google Gemini 3.7 Flash"},{"id":"evt-0039","summary":"Бернард Відроу й Марсіан Гофф описали адаптивний елемент, який навчається на прикладах, мінімізуючи похибку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Бернард Відроу Bernard Widrow"},{"id":"evt-0040","summary":"Джозеф Вайценбаум опублікував програму, що вела діалог англійською за набором текстових шаблонів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Джозеф Вайценбаум Joseph Weizenbaum"},{"id":"evt-0041","summary":"Марвін Мінський і Сеймур Пейперт опублікували математичний аналіз можливостей і обмежень перцептрона.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky Сеймур Пейперт Seymour Papert"},{"id":"evt-0042","summary":"Олексій Івахненко описав побудову багатошарових моделей, у яких шари нарощуються й відбираються за зовнішнім критерієм.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Олексій Івахненко Oleksii Ivakhnenko"},{"id":"evt-0043","summary":"У Марселі створили мову логічного програмування, щоб запрограмувати систему діалогу з машиною французькою мовою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0040","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","symbolic"],"names":"Ален Кольмерое Alain Colmerauer"},{"id":"evt-0044","summary":"Джеймс Лайтгілл підготував для британської ради з досліджень критичний огляд стану робіт зі штучного інтелекту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0041","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","governance"],"names":"Джеймс Лайтгілл James Lighthill"},{"id":"evt-0045","summary":"Пол Вербос подав у Гарвард дисертацію, де показав, як за один прохід назад упорядкованою таблицею операцій обчислити всі похідні похибки складної моделі. Сам він назвав метод «dynamic feedback».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Пол Вербос Paul Werbos"},{"id":"evt-0046","summary":"Куніхіко Фукусіма описав багатошарову мережу для розпізнавання образів, стійку до зсуву зображення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Куніхіко Фукусіма Kunihiko Fukushima"},{"id":"evt-0047","summary":"Джефрі Гінтон із співавторами описали спосіб пошарово навчати глибокі мережі перед загальним доналаштуванням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton"},{"id":"evt-0048","summary":"Netflix оголосив відкритий конкурс із передбачення оцінок фільмів на власному наборі даних із грошовою винагородою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0047","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"Netflix"},{"id":"evt-0049","summary":"NVIDIA відкрила розробникам програмну платформу для обчислень загального призначення на графічних процесорах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["compute","tools"],"names":"NVIDIA"},{"id":"evt-0050","summary":"Система IBM Watson виграла телевізійні матчі вікторини Jeopardy! проти двох найсильніших гравців.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","evaluation"],"names":"IBM"},{"id":"evt-0051","summary":"Описано схему навчання, у якій генератор і дискримінатор навчаються один проти одного.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative","theory"],"names":"Ян Гудфеллоу Ian Goodfellow Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio"},{"id":"evt-0052","summary":"Описано архітектуру з обхідними звʼязками, яка дозволила навчати мережі значно більшої глибини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Каймін Хе Kaiming He"},{"id":"evt-0053","summary":"Система DeepMind AlphaGo виграла матч у го проти Лі Седоля з рахунком 4:1.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0050","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","evaluation"],"names":"DeepMind"},{"id":"evt-0054","summary":"Мак-Каллок і Піттс описали нейрон як пороговий логічний елемент.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"related"}],"media":[{"kind":"video","provider":"youtube","videoId":"JpxFk8zbrCM","title":"Звідки взялися нейромережі? Дві ідеї з 1940-х","channel":"Навчаємося Разом","locale":"uk","publishedAt":"2026-09-16","durationSeconds":263}],"tags":["theory"],"names":"Воррен Мак-Каллок Warren McCulloch McCulloch Волтер Піттс Walter Pitts Pitts"},{"id":"evt-0055","summary":"Хебб сформулював принцип посилення звʼязку між нейронами, які активуються разом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0054","type":"related"}],"media":[{"kind":"video","provider":"youtube","videoId":"JpxFk8zbrCM","title":"Звідки взялися нейромережі? Дві ідеї з 1940-х","channel":"Навчаємося Разом","locale":"uk","publishedAt":"2026-09-16","durationSeconds":263}],"tags":["theory"],"names":"Дональд Хебб Donald Hebb Hebb D. O. Hebb"},{"id":"evt-0056","summary":"Шаховий компʼютер IBM виграв матч-реванш у чинного чемпіона світу з рахунком 3½–2½.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"related"}],"media":[{"kind":"video","provider":"youtube","videoId":"uGcZRfscy7k","title":"Моє знайомство з ШІ у 90-x: Deep Blue - шаховий супер-комп'ютер","channel":"Навчаємося Разом","locale":"uk","publishedAt":"2026-09-11","durationSeconds":600}],"tags":["search","evaluation","compute"],"names":"IBM Гаррі Каспаров Garry Kasparov Kasparov"},{"id":"evt-0057","summary":"У Дартмутському коледжі відбулося літнє дослідне зібрання, заплановане заявкою 1955 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0002","type":"builds_on"}],"media":[{"kind":"video","provider":"youtube","videoId":"yAUQrV52cOA","title":"Штучному інтелекту 70 років: що сталося в Дартмуті у 1956-му","channel":"Навчаємося Разом","locale":"uk","publishedAt":"2026-09-12","durationSeconds":307}],"tags":["symbolic"],"names":"Джон Маккарті John McCarthy McCarthy Марвін Мінський Marvin Minsky Натаніель Рочестер Nathaniel Rochester Rochester Клод Шеннон Claude Shannon Shannon Dartmouth College"},{"id":"evt-0058","summary":"Троє авторів запропонували описувати цілеспрямовану поведінку через негативний зворотний зв'язок — однаково для тварини і для машини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0054","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Артуро Розенблют Arturo Rosenblueth Норберт Вінер Norbert Wiener Джуліан Біґелоу Julian Bigelow"},{"id":"evt-0059","summary":"Книга фон Неймана і Моргенштерна дала формальний апарат для вибору дії, коли результат залежить від дій іншого учасника.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон фон Нейман John von Neumann Оскар Моргенштерн Oskar Morgenstern"},{"id":"evt-0060","summary":"Звіт описав машину, у якій програма зберігається в тій самій пам'яті, що й дані.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Джон фон Нейман John von Neumann"},{"id":"evt-0061","summary":"Ваннівер Буш описав memex — настільну машину, що зберігає документи і пов'язує їх слідами асоціацій.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["data"],"names":"Ванневар Буш Vannevar Bush"},{"id":"evt-0062","summary":"Фонд Мейсі зібрав першу конференцію про механізми зворотного зв'язку й кругової причинності в біологічних і соціальних системах. Групу склали фізики, математики, інженери-електрики, фізіологи, неврологи, психіатри, соціологи й антропологи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0058","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Josiah Macy Jr. Foundation Норберт Вінер Norbert Wiener Джон фон Нейман John von Neumann Воррен Мак-Каллок Warren McCulloch McCulloch Волтер Піттс Walter Pitts Pitts"},{"id":"evt-0063","summary":"Тюрінг сказав перед математиками, що машина має навчатися на досвіді і що машина, від якої чекають непогрішності, не може бути водночас розумною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Алан Тюрінг Alan Turing National Physical Laboratory"},{"id":"evt-0064","summary":"Шеннон визначив інформацію кількісно та ввів ентропію як міру невизначеності джерела.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Клод Шеннон Claude Shannon Shannon"},{"id":"evt-0065","summary":"Вінер зібрав керування, зв'язок і зворотний зв'язок в одну дисципліну та дав їй назву.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0058","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Норберт Вінер Norbert Wiener"},{"id":"evt-0066","summary":"У звіті для Національної фізичної лабораторії Тюрінг описав неорганізовані машини, які навчаються зміною з'єднань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0063","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Алан Тюрінг Alan Turing National Physical Laboratory"},{"id":"evt-0067","summary":"Перша книжка, що пояснювала обчислювальні машини широкому читачеві — і назвала їх мізками вже в заголовку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0060","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Едмунд Берклі Edmund Berkeley"},{"id":"evt-0068","summary":"Волтер побудував двох автономних роботів на двох лампах, які самі шукали світло, обходили перешкоди і поверталися до зарядної станції.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Вільям Ґрей Волтер W. Grey Walter"},{"id":"evt-0069","summary":"Шеннон описав, як машина може грати в шахи: оцінна функція позиції, перебір на кілька ходів уперед і вибір за мінімаксом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0059","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Клод Шеннон Claude Shannon Shannon"},{"id":"evt-0070","summary":"Мінський і Едмондс зібрали на лампах і потенціометрах мережу з імовірнісних штучних нейронів, яка вчилася проходити лабіринт.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0055","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky Дін Едмондс Dean Edmonds"},{"id":"evt-0071","summary":"Програма Дітріха Прінца на Ferranti Mark 1 розв'язувала задачі на мат у два ходи — грати партію її навіть не пробували.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0069","type":"related"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Дітріх Прінц Dietrich Prinz University of Manchester"},{"id":"evt-0072","summary":"Роббінс і Монро показали, як знаходити корінь функції за зашумленими вимірюваннями, роблячи малі кроки зі спадним розміром.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Герберт Роббінс Herbert Robbins Саттон Монро Sutton Monro"},{"id":"evt-0073","summary":"Ешбі описав адаптацію як пошук стійкого стану і побудував гомеостат — машину, що наосліп шукає рівновагу після збурення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0065","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Вільям Росс Ешбі W. Ross Ashby"},{"id":"evt-0074","summary":"Перенесена на Ferranti Mark 1 програма Крістофера Стрейчі змогла зіграти повну партію в шашки з прийнятною швидкістю.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0071","type":"related"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Крістофер Стрейчі Christopher Strachey University of Manchester"},{"id":"evt-0075","summary":"Стаття описала спосіб брати вибірку з розподілу, який неможливо обчислити прямо: приймати або відхиляти випадковий крок за відношенням імовірностей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ніколас Метрополіс Nicholas Metropolis"},{"id":"evt-0076","summary":"У розділі збірника «Faster Than Thought» Тюрінг виклав правила вибору шахового ходу, які, за його словами, легко перетворити на програму для машини, і навів партію, зіграну за цими правилами проти слабкого гравця.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0069","type":"related"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Алан Тюрінг Alan Turing"},{"id":"evt-0077","summary":"Публічна демонстрація перекладу понад шістдесяти російських речень англійською на машині IBM 701, із шістьма правилами і словником на 250 одиниць.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Georgetown University Леон Достерт Leon Dostert IBM"},{"id":"evt-0078","summary":"Фарлі і Кларк змоделювали мережу з випадковими зв'язками на машині Whirlwind і показали, що вона самоорганізується під час навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0055","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Белмонт Фарлі Belmont Farley Веслі Кларк Wesley Clark MIT"},{"id":"evt-0079","summary":"Селфрідж сформулював розпізнавання як задачу виділення ознак і показав, що ознаки можна обчислювати паралельно й незалежно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0078","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Олівер Селфрідж Oliver Selfridge MIT"},{"id":"evt-0080","summary":"Ньюелл описав шахову програму як систему, що розкладає задачу на цілі та обирає ходи за цілями, а не перебирає все підряд.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0069","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Аллен Ньюелл Allen Newell RAND Corporation"},{"id":"evt-0081","summary":"Артур Семюель показав у прямому ефірі, як IBM 701 грає в шашки проти людини — за чотири місяці до Дартмутського семінару.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["search"],"names":"Артур Семюел Arthur Samuel IBM"},{"id":"evt-0082","summary":"Програма Ньюелла, Шоу і Саймона доводила теореми з «Principia Mathematica», шукаючи не всі виводи, а правдоподібні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"related"},{"targetId":"evt-0080","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search","symbolic"],"names":"Аллен Ньюелл Allen Newell Герберт Саймон Herbert Simon Кліфф Шоу Cliff Shaw RAND Corporation"},{"id":"evt-0083","summary":"На тритижневому зрізі одного симпозіуму зійшлися доповіді про межі скінченних автоматів у мові, про Logic Theorist і про обмеження людської пам'яті.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0064","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ноам Хомський Noam Chomsky Аллен Ньюелл Allen Newell Герберт Саймон Herbert Simon MIT"},{"id":"evt-0084","summary":"Хомський описав мову як породжувальну систему правил і показав, що граматичність не зводиться до ймовірності послідовності слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0083","type":"extends"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Ноам Хомський Noam Chomsky"},{"id":"evt-0085","summary":"Беллман сформулював принцип оптимальності: оптимальне рішення складається з оптимальних рішень для решти шляху.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory","search"],"names":"Річард Беллман Richard Bellman RAND Corporation"},{"id":"evt-0086","summary":"Маккарті запропонував систему, якій знання подають реченнями формальної логіки, а нову поведінку — новими реченнями, а не новим кодом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Джон Маккарті John McCarthy McCarthy National Physical Laboratory"},{"id":"evt-0087","summary":"Селфрідж описав розпізнавання як кілька рівнів простих агентів: одні бачать риси зображення, інші складають із них здогади, останній обирає найгучнішу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0079","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Олівер Селфрідж Oliver Selfridge National Physical Laboratory"},{"id":"evt-0088","summary":"Семюель описав програму, що коригує оцінку позиції за результатами власних партій і грає сильніше за автора.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0081","type":"extends"},{"targetId":"evt-0085","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","theory"],"names":"Артур Семюел Arthur Samuel IBM"},{"id":"evt-0089","summary":"Ньюелл, Шоу і Саймон відокремили метод розв'язання від конкретної задачі: програма зменшує різницю між поточним і цільовим станом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0082","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search","symbolic"],"names":"Аллен Ньюелл Allen Newell Кліфф Шоу Cliff Shaw Герберт Саймон Herbert Simon RAND Corporation"},{"id":"evt-0090","summary":"Маккарті описав мову, у якій програма і дані мають однакову форму списку, а обчислення визначено рекурсивними функціями над символами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0086","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","symbolic"],"names":"Джон Маккарті John McCarthy McCarthy MIT"},{"id":"evt-0091","summary":"Ліклайдер описав режим роботи, у якому людина ставить цілі та формулює гіпотези, а машина веде рутинну частину в реальному часі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0061","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Дж. К. Р. Ліклайдер J. C. R. Licklider"},{"id":"evt-0092","summary":"Мінський упорядкував поле в п'ять задач: пошук, розпізнавання образів, навчання, планування та індукція.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky MIT"},{"id":"evt-0093","summary":"Перший промисловий робот Unimate став до роботи в автомобільній промисловості: за музейним записом, на заводі General Motors у Нью-Джерсі, де виймав розжарені відливки з машини лиття під тиском.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","labour"],"names":"Джордж Девол George Devol Джозеф Енгельбергер Joseph Engelberger General Motors Unimation"},{"id":"evt-0094","summary":"Програма Джеймса Слейгла брала невизначені інтеграли на рівні першого курсу, обираючи перетворення за евристиками.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search","symbolic"],"names":"Джеймс Слейгл James Slagle MIT"},{"id":"evt-0095","summary":"Розенблат зібрав теорію перцептронів у книгу: багатошарові схеми, теорема збіжності, межі та відкриті питання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"extends"},{"targetId":"evt-0041","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Френк Розенблатт Frank Rosenblatt Cornell Aeronautical Laboratory"},{"id":"evt-0096","summary":"Новікофф довів, що для лінійно роздільних даних алгоритм перцептрона зупиняється після скінченної кількості помилок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Альберт Новікофф Albert Novikoff SRI International"},{"id":"evt-0097","summary":"Перша антологія поля зібрала під однією обкладинкою статтю Тюрінга, шашки Семюеля, GPS, SAINT і роботи з розпізнавання образів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0082","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Едвард Фейгенбаум Edward Feigenbaum Джуліан Фельдман Julian Feldman"},{"id":"evt-0098","summary":"Лоуренс Робертс показав, як відновити тривимірну форму багатогранника з однієї фотографії, пройшовши шлях від яскравостей до країв і до моделі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Лоуренс Робертс Lawrence Roberts MIT"},{"id":"evt-0099","summary":"ARPA дала MIT великий грант на розділення часу й машинне пізнання; група Мінського з ШІ увійшла до проєкту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0091","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":[],"names":"MIT ARPA Роберт Фано Robert Fano Дж. К. Р. Ліклайдер J. C. R. Licklider"},{"id":"evt-0100","summary":"Програма Деніела Бобрау читала шкільні алгебраїчні задачі, записані англійською, перетворювала їх на рівняння і розв'язувала.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0040","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Деніел Боброу Daniel Bobrow Марвін Мінський Marvin Minsky MIT"},{"id":"evt-0101","summary":"Соломонофф визначив імовірність продовження послідовності через довжину найкоротшої програми, що її породжує.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Рей Соломонофф Ray Solomonoff"},{"id":"evt-0102","summary":"Заде запропонував належність до множини як число від нуля до одиниці, а не як так чи ні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Лотфі Заде Lotfi Zadeh"},{"id":"evt-0103","summary":"Робінсон звів доведення в логіці першого порядку до одного правила виводу, придатного для машини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0086","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Джон Алан Робінсон John Alan Robinson"},{"id":"evt-0104","summary":"У Стенфорді почали будувати систему, що визначає структуру органічної молекули за мас-спектром, користуючись правилами від хіміків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0086","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","science"],"names":"Едвард Фейгенбаум Edward Feigenbaum Джошуа Ледерберг Joshua Lederberg Брюс Б'юкенен Bruce Buchanan Карл Джерассі Carl Djerassi Stanford University"},{"id":"evt-0105","summary":"Гордон Мур помітив, що кількість елементів на мікросхемі подвоюється щороку, і припустив, що так триватиме десять років.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Гордон Мур Gordon Moore"},{"id":"evt-0106","summary":"Комітет Національної академії наук дійшов висновку, що машинний переклад повільніший, дорожчий і гірший за людський, і рекомендував припинити його фінансування.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0077","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["economy","governance"],"names":"National Academy of Sciences Джон Р. Пірс John R. Pierce"},{"id":"evt-0107","summary":"Меморандум MIT доручав групі студентів за літо побудувати систему, що розділяє зображення на об'єкти й тло та описує сцену.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0098","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Сеймур Пейперт Seymour Papert Марвін Мінський Marvin Minsky MIT"},{"id":"evt-0108","summary":"Програма Річарда Ґрінблата зіграла всі п'ять партій аматорського чемпіонату Массачусетсу за звичайними турнірними правилами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0069","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","evaluation"],"names":"Річард Ґрінблат Richard Greenblatt MIT"},{"id":"evt-0109","summary":"Ковер і Гарт довели, що правило «як у найближчого прикладу» помиляється щонайбільше вдвічі частіше за найкращий можливий класифікатор.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Томас Ковер Thomas Cover Пітер Гарт Peter Hart"},{"id":"evt-0110","summary":"Амарі описав навчання класифікатора стохастичним градієнтним спуском і довів збіжність навіть для нероздільних розподілів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0039","type":"related"},{"targetId":"evt-0072","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Сюн'іті Амарі Shun-ichi Amari"},{"id":"evt-0111","summary":"Троє дослідників SRI описали пошук, що поєднує пройдену вартість із оцінкою решти шляху, і довели: за допустимої оцінки знайдений шлях оптимальний.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0089","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","theory"],"names":"Пітер Гарт Peter Hart Нільс Нільссон Nils Nilsson Бертрам Рафаель Bertram Raphael SRI International"},{"id":"evt-0112","summary":"Квіліан подав значення слова як вузол у графі, пов'язаний з іншими вузлами, і показав, як шукати спільне між двома поняттями.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0084","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Росс Квіліан Ross Quillian Bolt Beranek and Newman Марвін Мінський Marvin Minsky"},{"id":"evt-0113","summary":"У Вашингтоні пройшла перша Міжнародна об'єднана конференція зі штучного інтелекту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"IJCAI"},{"id":"evt-0114","summary":"Робот SRI об'єднав камеру, планувальник і виконавця: він будував модель кімнати, складав план дій і виконував його, коригуючись на ходу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0111","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0103","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment","search"],"names":"Нільс Нільссон Nils Nilsson SRI International"},{"id":"evt-0115","summary":"Брайсон і Хо показали, як отримати градієнт критерію за керуванням на кожному кроці багатоступеневої системи: множники Лагранжа, які вони називають також функціями впливу, обчислюються назад від останнього кроку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0045","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Артур Брайсон Arthur Bryson Ю-Чі Хо Yu-Chi Ho"},{"id":"evt-0116","summary":"ACM присудила премію Тюрінга Марвіну Мінському — уперше за роботу саме в галузі штучного інтелекту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky ACM"},{"id":"evt-0117","summary":"Сеппо Ліннайнмаа описав, як обчислити похідні складеної функції одним проходом графа обчислень назад.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0115","type":"related"},{"targetId":"evt-0045","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Сеппо Ліннайнмаа Seppo Linnainmaa University of Helsinki"},{"id":"evt-0118","summary":"Вудс описав граматику як мережу станів із рекурсивними викликами, умовами на дугах і регістрами для перебудови структури.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0084","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0100","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Вільям Вудс William Woods Bolt Beranek and Newman"},{"id":"evt-0119","summary":"Програма Террі Вінограда вела діалог англійською про світ кубиків: виконувала команди, відповідала на запитання і пояснювала власні дії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0100","type":"related"},{"targetId":"evt-0118","type":"related"},{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Террі Виноград Terry Winograd MIT"},{"id":"evt-0120","summary":"Файкс і Нільссон описали планувальник, у якому дія задається передумовами та списками того, що вона додає і що видаляє зі стану світу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0114","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0103","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["search","symbolic"],"names":"Річард Файкс Richard Fikes Нільс Нільссон Nils Nilsson SRI International"},{"id":"evt-0121","summary":"Кук показав, що задача виконуваності булевої формули — найважча у своєму класі: до неї зводиться будь-яка задача, розв'язок якої можна швидко перевірити.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0103","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Стівен Кук Stephen Cook"},{"id":"evt-0122","summary":"Дрейфус стверджував, що людська компетентність тримається на тілесності, контексті й навичці, які не зводяться до явних правил.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0089","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0057","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Губерт Дрейфус Hubert Dreyfus"},{"id":"evt-0123","summary":"Карп показав, що 21 практична задача — від розфарбування графа до розкладу і пакування — така сама важка, як виконуваність.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0121","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Річард Карп Richard Karp"},{"id":"evt-0124","summary":"У Васеді завершили першого у світі повнорозмірного антропоморфного робота: він ходив на двох ногах, бачив, брав предмети і відповідав японською.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0093","type":"related"},{"targetId":"evt-0114","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Ітіро Като Ichiro Kato Waseda University"},{"id":"evt-0125","summary":"Мінський запропонував подавати знання стереотипними ситуаціями: фрейм має поля, частина яких заповнена значеннями за замовчуванням, поки не з'явиться протилежне.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0112","type":"related"},{"targetId":"evt-0086","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky MIT"},{"id":"evt-0126","summary":"Система радила антибіотик при інфекціях крові, вела діалог із лікарем, пояснювала кожен крок і супроводжувала висновок мірою впевненості.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0104","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic","science"],"names":"Едвард Шортліфф Edward Shortliffe Брюс Б'юкенен Bruce Buchanan Стенлі Коен Stanley Cohen Stanford University"},{"id":"evt-0127","summary":"Голланд описав пошук, у якому популяція розв'язків схрещується, мутує і відбирається за пристосованістю.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0075","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон Голланд John Holland University of Michigan"},{"id":"evt-0128","summary":"Фукусіма побудував багатошарову мережу, що самоорганізується без учителя: рецептивні поля глибших шарів стають ширшими самі собою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0087","type":"related"},{"targetId":"evt-0046","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Куніхіко Фукусіма Kunihiko Fukushima"},{"id":"evt-0129","summary":"Вайценбаум розділив те, що машина здатна зробити, і те, що їй варто доручати, і доводив, що деякі рішення не можна передавати нікому, крім людини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0040","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Джозеф Вайценбаум Joseph Weizenbaum MIT"},{"id":"evt-0130","summary":"Програма Лената починала з базових понять теорії множин і, керуючись евристиками цікавості, сама виводила поняття на кшталт простих чисел.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0104","type":"extends"}],"media":[],"tags":["symbolic","search"],"names":"Дуглас Ленат Douglas Lenat Stanford University"},{"id":"evt-0131","summary":"Фейгенбаум сформулював принцип знання: сила системи походить зі знання предметної області, а не з досконалості механізму виводу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0104","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0089","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Едвард Фейгенбаум Edward Feigenbaum Stanford University"},{"id":"evt-0132","summary":"Шенк і Абельсон стверджували, що зрозуміти текст означає добудувати невимовлене: читач знає сценарій ресторану і тому не потребує згадки про офіціанта.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0125","type":"related"},{"targetId":"evt-0112","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic"],"names":"Роджер Шенк Roger Schank Роберт Абельсон Robert Abelson Yale University"},{"id":"evt-0133","summary":"Саймон отримав премію з економіки за дослідження ухвалення рішень в організаціях і за поняття обмеженої раціональності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0089","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Герберт Саймон Herbert Simon Nobel Foundation Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0134","summary":"Візок Ганса Моравека сам об'їжджав стілець і картонні перешкоди в кімнаті, будуючи карту за знімками з рухомої камери.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0114","type":"related"},{"targetId":"evt-0124","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Ганс Моравек Hans Moravec Stanford University"},{"id":"evt-0135","summary":"Вісім незалежних фахівців, не знаючи авторства, оцінили призначення MYCIN при менінгіті вище, ніж призначення п'ятьох університетських лікарів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0126","type":"extends"}],"media":[],"tags":["evaluation","science","symbolic"],"names":"Віктор Ю Victor Yu Едвард Шортліфф Edward Shortliffe Брюс Б'юкенен Bruce Buchanan Stanford University"},{"id":"evt-0136","summary":"Експертна система почала конфігурувати замовлення на комп'ютери VAX на виробництві Digital Equipment — не в лабораторії, а в щоденній роботі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0131","type":"related"},{"targetId":"evt-0126","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","economy"],"names":"Джон П. Макдермотт John P. McDermott Carnegie Mellon University Digital Equipment Corporation"},{"id":"evt-0137","summary":"Серл запропонував уявити людину, яка за інструкцією маніпулює китайськими ієрогліфами, не знаючи мови, і питав, у чому тут різниця з програмою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0040","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","symbolic"],"names":"Джон Серл John Searle"},{"id":"evt-0138","summary":"У Стенфорді пройшла перша національна конференція Американської асоціації зі штучного інтелекту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0113","type":"related"},{"targetId":"evt-0136","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"AAAI Stanford University"},{"id":"evt-0139","summary":"На конференції в Токіо Японія оприлюднила десятирічну програму створення машин, побудованих на логічному виводі, а не на обробці чисел.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0043","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0131","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","economy","symbolic"],"names":"Тору Мото-ока Tohru Moto-oka MITI ICOT"},{"id":"evt-0140","summary":"Гопфілд показав, що мережа зі симетричними зворотними зв'язками має енергію, яка лише спадає, тож система сходиться до збережених станів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0055","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0041","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон Гопфілд John Hopfield"},{"id":"evt-0141","summary":"Кохонен описав мережу, що розкладає багатовимірні дані на двовимірну сітку так, що близькі входи опиняються поруч.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0128","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Теуво Кохонен Teuvo Kohonen"},{"id":"evt-0142","summary":"Троє дослідників IBM показали, що складну задачу оптимізації можна розв'язувати, приймаючи іноді й гірші кроки, і поступово знижуючи ймовірність такого прийняття.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0075","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","search"],"names":"Скотт Кіркпатрик Scott Kirkpatrick К. Деніел Джелатт C. Daniel Gelatt Маріо Веккі Mario Vecchi IBM"},{"id":"evt-0143","summary":"Барто, Саттон і Андерсон розділили навчання на два елементи: один обирає дію, другий оцінює, наскільки стан кращий за очікуваний.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0088","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0085","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ендрю Барто Andrew Barto Річард Саттон Richard Sutton Чарльз Андерсон Charles Anderson"},{"id":"evt-0144","summary":"Валіант дав означення: клас понять навченний, якщо існує алгоритм, що за поліноміальний час і розумну кількість прикладів дає майже правильну відповідь з великою ймовірністю.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0101","type":"related"},{"targetId":"evt-0121","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Леслі Веліант Leslie Valiant"},{"id":"evt-0145","summary":"Ленат узявся вручну записати здоровий глузд: мільйони тверджень про те, що люди знають про світ і не промовляють.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0130","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0086","type":"related"},{"targetId":"evt-0132","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"Дуглас Ленат Douglas Lenat Microelectronics and Computer Technology Corporation"},{"id":"evt-0146","summary":"Еклі, Гінтон і Сейновскі описали мережу зі стохастичними одиницями і прихованим шаром, яку можна навчити правилом, що звіряє два режими роботи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0140","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0142","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Девід Аклі David Ackley Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton Терренс Сейновскі Terrence Sejnowski"},{"id":"evt-0147","summary":"Перл запропонував подавати залежності між подіями графом і показав, як поширювати нові свідчення по ньому локально, без перерахунку всього.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0102","type":"related"},{"targetId":"evt-0126","type":"related"},{"targetId":"evt-0112","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джуда Перл Judea Pearl UCLA"},{"id":"evt-0148","summary":"Денні Гілліс спроєктував комп'ютер із десятками тисяч простих процесорів, кожен зі своєю пам'яттю, з'єднаних гіперкубом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0139","type":"related"},{"targetId":"evt-0090","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Денні Гілліс Danny Hillis MIT"},{"id":"evt-0149","summary":"Двотомник Румельхарта і Макклелланда зібрав коннекціонізм у цілісну програму: подання розподілене, знання лежить у вагах, а не в символах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"extends"},{"targetId":"evt-0146","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Девід Румельхарт David Rumelhart Джеймс Макклелланд James McClelland Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton UC San Diego"},{"id":"evt-0150","summary":"Брукс запропонував будувати робота шарами поведінки, де кожен шар прямо з'єднує сприйняття з дією, а вищі пригнічують нижчі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0114","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0125","type":"related"},{"targetId":"evt-0068","type":"extends"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Родні Брукс Rodney Brooks MIT"},{"id":"evt-0151","summary":"Квінлан описав ID3: алгоритм будує дерево, щоразу обираючи ознаку, яка найбільше зменшує невизначеність.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0109","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Росс Квінлан Ross Quinlan"},{"id":"evt-0152","summary":"Мінський описав розум як спільноту агентів, кожен з яких нерозумний, а мислення виникає з їхньої взаємодії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0125","type":"extends"},{"targetId":"evt-0150","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Марвін Мінський Marvin Minsky MIT"},{"id":"evt-0153","summary":"Мережа вчилася читати англійський текст уголос, починаючи з белькотіння і доходячи до розбірливої вимови за одну ніч навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0149","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Терренс Сейновскі Terrence Sejnowski Чарльз Розенберг Charles Rosenberg"},{"id":"evt-0154","summary":"У Денвері зібралися сімдесят п'ять дослідників біологічних і штучних нейронних мереж на конференцію, яка згодом стала головною у машинному навчанні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0149","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Едвард Познер Edward Posner Ясер Абу-Мустафа Yaser Abu-Mostafa NeurIPS"},{"id":"evt-0155","summary":"Ринок спеціалізованого заліза для ШІ почав зникати: універсальні робочі станції й персональні комп'ютери наблизилися до Lisp-машин у продуктивності за значно меншу ціну.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0136","type":"related"},{"targetId":"evt-0105","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","symbolic"],"names":"Symbolics IBM"},{"id":"evt-0156","summary":"Перл виклав повну теорію байєсівських мереж: як будувати граф, як поширювати свідчення і чому це обчислювано.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0147","type":"extends"},{"targetId":"evt-0126","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джуда Перл Judea Pearl UCLA"},{"id":"evt-0157","summary":"Саттон показав, що передбачення можна виправляти не за кінцевим результатом, а за наступним передбаченням, і довів, що це працює.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0143","type":"extends"},{"targetId":"evt-0088","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0085","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Річард Саттон Richard Sutton"},{"id":"evt-0158","summary":"Група IBM запропонувала перекладати без граматичних правил: вивчити ймовірності відповідностей слів із мільйонів вирівняних речень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0106","type":"related"},{"targetId":"evt-0084","type":"related"},{"targetId":"evt-0064","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Пітер Браун Peter Brown Роберт Мерсер Robert Mercer IBM"},{"id":"evt-0159","summary":"Група Bell Labs навчила згорткову мережу читати рукописні поштові індекси і запустила її на реальній пошті США.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0046","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Ян Лекун Yann LeCun Bell Labs"},{"id":"evt-0160","summary":"Воткінс описав алгоритм, що вчить цінність дії у стані напряму з досвіду, не потребуючи моделі середовища.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0157","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0085","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Крістофер Воткінс Christopher Watkins University of Cambridge"},{"id":"evt-0161","summary":"Сібенко довів, що мережа з одним прихованим шаром і сигмоїдною функцією може наблизити будь-яку неперервну функцію на обмеженій області.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0041","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джордж Цибенко George Cybenko"},{"id":"evt-0162","summary":"Елман додав мережі контекстний шар, що зберігає її власний попередній стан, і показав, що так вона вивчає структуру послідовності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0149","type":"related"},{"targetId":"evt-0005","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джеффрі Елман Jeffrey Elman UC San Diego"},{"id":"evt-0163","summary":"Брукс доводив, що інтелект виріс із руху й виживання, а не з символьного міркування, тож і будувати його треба знизу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"extends"},{"targetId":"evt-0089","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["embodiment","symbolic"],"names":"Родні Брукс Rodney Brooks MIT"},{"id":"evt-0164","summary":"Хохрайтер формально показав, чому глибокі й рекурентні мережі не навчаються: сигнал помилки згасає експоненційно з кожним шаром назад.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0162","type":"related"},{"targetId":"evt-0005","type":"related"},{"targetId":"evt-0004","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Зепп Хохрайтер Sepp Hochreiter Юрген Шмідгубер Jurgen Schmidhuber Technical University of Munich"},{"id":"evt-0165","summary":"Програма Тезауро навчилася грати в нарди на рівні найкращих людей, граючи винятково сама проти себе, без бази партій і без підказок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0157","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0088","type":"related"},{"targetId":"evt-0004","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search","theory"],"names":"Джеральд Тезауро Gerald Tesauro IBM"},{"id":"evt-0166","summary":"Автори показали, що лінійний класифікатор із максимальним відступом можна застосувати до нелінійних задач, не виходячи в простір високої розмірності явно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0096","type":"related"},{"targetId":"evt-0144","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Бернгард Бозер Bernhard Boser Ізабель Гійон Isabelle Guyon Володимир Вапник Vladimir Vapnik Bell Labs"},{"id":"evt-0167","summary":"Коза застосував еволюційний відбір не до параметрів розв'язку, а до самих програм, поданих деревами виразів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0127","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory","search"],"names":"Джон Коза John Koza Stanford University"},{"id":"evt-0168","summary":"Стаття докладно виклала п'ять моделей вирівнювання слів і спосіб оцінити їхні параметри за двомовним корпусом без розмітки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0158","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Пітер Браун Peter Brown Роберт Мерсер Robert Mercer IBM"},{"id":"evt-0169","summary":"У Пенсильванському університеті розмітили мільйони слів англійського тексту за частинами мови і синтаксичною структурою і віддали корпус спільноті.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0158","type":"related"},{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Мітчелл Маркус Mitchell Marcus Беатріс Санторіні Beatrice Santorini University of Pennsylvania"},{"id":"evt-0170","summary":"Бенжіо, Сімар і Фраскóні довели, що градієнтне навчання рекурентних мереж не може водночас зберігати інформацію надовго і лишатися стійким до шуму.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0164","type":"related"},{"targetId":"evt-0005","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio Патріс Сімар Patrice Simard Паоло Фрасконі Paolo Frasconi"},{"id":"evt-0171","summary":"Після шести нічиїх Меріон Тінслі знявся з матчу за станом здоров'я, і титул чемпіона світу з шашок уперше перейшов до програми.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0088","type":"related"},{"targetId":"evt-0056","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","evaluation"],"names":"Джонатан Шеффер Jonathan Schaeffer Маріон Тінслі Marion Tinsley University of Alberta"},{"id":"evt-0172","summary":"Кортес і Вапник додали до методу можливість помилятися на частині прикладів, і він запрацював на реальних, нероздільних даних.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0166","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Корінна Кортес Corinna Cortes Володимир Вапник Vladimir Vapnik Bell Labs"},{"id":"evt-0173","summary":"Рассел і Норвіг зібрали поле навколо однієї ідеї — раціонального агента, що діє так, щоб максимізувати очікуваний результат.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0144","type":"related"},{"targetId":"evt-0147","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Стюарт Рассел Stuart Russell Пітер Норвіг Peter Norvig Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0174","summary":"Фройнд і Шапіре показали, як із набору ледь кращих за випадковість класифікаторів скласти один сильний, щоразу підвищуючи вагу помилок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0144","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0151","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Йоав Фройнд Yoav Freund Роберт Шапіре Robert Schapire Bell Labs"},{"id":"evt-0175","summary":"У Філадельфії машина вперше виграла партію в чинного чемпіона світу за класичним контролем часу — і програла матч з рахунком 2:4.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0056","type":"enables"}],"media":[],"tags":["search","evaluation"],"names":"IBM Гаррі Каспаров Garry Kasparov Kasparov"},{"id":"evt-0176","summary":"Тібширані запропонував штрафувати суму модулів коефіцієнтів регресії, і це змушує частину з них стати рівно нулем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0172","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Роберт Тібширані Robert Tibshirani Stanford University"},{"id":"evt-0177","summary":"У Нагої понад сорок команд уперше зіграли у футбол роботами і в симуляції, поставивши полю ціль на п'ятдесят років уперед.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"related"},{"targetId":"evt-0134","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"RoboCup Хіроакі Кітано Hiroaki Kitano"},{"id":"evt-0178","summary":"Стаття виклала повну згорткову архітектуру для розпізнавання документів і разом із нею — набір рукописних цифр, що став спільною лінійкою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0159","type":"extends"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"},{"targetId":"evt-0169","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","data","evaluation"],"names":"Ян Лекун Yann LeCun Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio Bell Labs"},{"id":"evt-0179","summary":"Брін і Пейдж описали пошуковик, що оцінює важливість сторінки за структурою посилань на неї, а не за вмістом самої сторінки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0112","type":"related"},{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","search"],"names":"Сергій Брін Sergey Brin Ларрі Пейдж Larry Page Stanford University Google"},{"id":"evt-0180","summary":"Саттон і Барто зібрали розрізнені методи в одну дисципліну зі спільними позначеннями, задачами і теорією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0157","type":"extends"},{"targetId":"evt-0143","type":"extends"},{"targetId":"evt-0160","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Річард Саттон Richard Sutton Ендрю Барто Andrew Barto"},{"id":"evt-0181","summary":"NVIDIA випустила чип, який назвала першим у світі графічним процесором: перетворення, освітлення й малювання трикутників уперше зібрано на одній мікросхемі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0049","type":"related"},{"targetId":"evt-0148","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA GeForce 256"},{"id":"evt-0182","summary":"Sony продала домашнього робота-собаку, який навчався поведінки від власника і мав не виконувати роботу, а бути компаньйоном.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"related"},{"targetId":"evt-0177","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Sony AIBO"},{"id":"evt-0183","summary":"Баум із співавторами описали спосіб оцінити параметри прихованого марковського процесу за спостереженнями, не бачачи самих станів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0085","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","speech"],"names":"Леонард Баум Leonard Baum Тед Петрі Ted Petrie"},{"id":"evt-0184","summary":"Агентство профінансувало п'ятирічну програму з метою: розуміти злитне мовлення з тисячею слів за прийнятної точності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0106","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","economy"],"names":"ARPA Carnegie Mellon University Радж Редді Raj Reddy Аллен Ньюелл Allen Newell"},{"id":"evt-0185","summary":"Атал і Ганауер описали спосіб подати мовний сигнал десятком коефіцієнтів, передбачаючи кожен відлік із попередніх.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Бішну Атал Bishnu Atal Сюзанн Ганауер Suzanne Hanauer Bell Labs"},{"id":"evt-0186","summary":"Бейкер побудував систему, у якій усі рівні знання про мову подано однією ймовірнісною моделлю, а розпізнавання є пошуком найімовірнішого шляху.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0183","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0184","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Джеймс Бейкер James Baker Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0187","summary":"Єлінек виклав повну статистичну схему: акустична модель, мовна модель і пошук найімовірнішого речення за сигналом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0183","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0064","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0158","type":"enables"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Фредерік Єлінек Frederick Jelinek IBM"},{"id":"evt-0188","summary":"Система Лоуерра розпізнавала 1011 слів злитного мовлення, згорнувши всі знання про мову в одну велику мережу переходів і шукаючи в ній промінь найкращих шляхів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0184","type":"extends"},{"targetId":"evt-0186","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation"],"names":"Брюс Лоуерр Bruce Lowerre Радж Редді Raj Reddy Carnegie Mellon University ARPA"},{"id":"evt-0189","summary":"Сакое і Чіба описали, як порівняти два записи одного слова, вимовлені з різною швидкістю, розтягуючи час нелінійно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0085","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Хіроакі Сакое Hiroaki Sakoe Сейбі Тіба Seibi Chiba NEC"},{"id":"evt-0190","summary":"Texas Instruments випустила іграшку, що говорила: голосовий тракт уперше відтворили на одній мікросхемі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0185","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Texas Instruments Річард Віггінс Richard Wiggins Джин Франц Gene Frantz Speak and Spell"},{"id":"evt-0191","summary":"Систему побудували як спільну дошку, куди незалежні джерела знання виставляють гіпотези і читають чужі, не звертаючись одне до одного напряму.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0184","type":"related"},{"targetId":"evt-0125","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","symbolic"],"names":"Лі Ерман Lee Erman Радж Редді Raj Reddy Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0192","summary":"Джеймс і Джанет Бейкери разом із Робертом Ротом і Полом Бамбергом заснували Dragon Systems, компанію технологій розпізнавання мовлення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0186","type":"extends"}],"media":[],"tags":["speech","economy"],"names":"Джеймс Бейкер James Baker Джанет Бейкер Janet Baker Dragon Systems"},{"id":"evt-0193","summary":"Система Кай-Фу Лі вперше розпізнавала злитне мовлення з великим словником від будь-якого диктора, без налаштування під голос.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0187","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0188","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation"],"names":"Кай-Фу Лі Kai-Fu Lee Радж Редді Raj Reddy Carnegie Mellon University Sphinx"},{"id":"evt-0194","summary":"Рабінер написав вичерпний посібник: три задачі HMM, алгоритми для кожної та інженерні подробиці реалізації.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0183","type":"extends"},{"targetId":"evt-0193","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Лоуренс Рабінер Lawrence Rabiner Bell Labs"},{"id":"evt-0195","summary":"Спільна праця MIT, SRI і Texas Instruments дала корпус із 630 дикторів восьми діалектів, розмічений на рівні фонем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0169","type":"related"},{"targetId":"evt-0193","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","data","evaluation"],"names":"NIST Texas Instruments MIT Linguistic Data Consortium TIMIT"},{"id":"evt-0196","summary":"Dragon Systems випустила DragonDictate, систему диктування з великим словником: після кожного слова треба було робити паузу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0192","type":"extends"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Dragon Systems DragonDictate"},{"id":"evt-0197","summary":"Зібрали дві з половиною тисячі телефонних розмов між незнайомими людьми — спонтанне мовлення з перебиваннями, паузами і сміхом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0195","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","data","evaluation"],"names":"Джон Годфрі John Godfrey Texas Instruments Linguistic Data Consortium Switchboard"},{"id":"evt-0198","summary":"Dragon випустила перший масовий продукт, що розпізнавав злитне мовлення: диктувати можна було звичайним темпом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":false,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0196","type":"extends"},{"targetId":"evt-0186","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Dragon Systems Dragon NaturallySpeaking Джанет Бейкер Janet Baker"},{"id":"evt-0199","summary":"Перл показав, що кореляцію і причину можна розрізнити формально, якщо ввести окрему операцію втручання, а не лише спостереження.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0147","type":"extends"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джуда Перл Judea Pearl"},{"id":"evt-0200","summary":"Honda показала гуманоїда, що ходив на двох ногах природною ходою, піднімався сходами і зберігав рівновагу після поштовху.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Honda ASIMO"},{"id":"evt-0201","summary":"Метод виявляв обличчя в реальному часі на звичайному процесорі, відкидаючи більшість ділянок зображення каскадом дедалі точніших перевірок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0174","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Пол Віола Paul Viola Майкл Джонс Michael Jones Microsoft"},{"id":"evt-0202","summary":"Банко і Брілл навчили чотири різні алгоритми на корпусах від мільйона до мільярда слів і показали, що на великих даних вони збігаються.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0169","type":"related"},{"targetId":"evt-0172","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Мішель Банко Michele Banko Ерік Брілл Eric Brill Microsoft"},{"id":"evt-0203","summary":"Відкрилася енциклопедія, яку пише хто завгодно, — і за кілька років вона стала найбільшим упорядкованим текстовим корпусом у відкритому доступі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0179","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Джиммі Вейлз Jimmy Wales Wikipedia"},{"id":"evt-0204","summary":"iRobot випустила пилосос, що прибирав кімнату без карти й без плану: він рухався за простими правилами і змінював режим, коли натрапляв на перешкоду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"extends"},{"targetId":"evt-0163","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"iRobot Родні Брукс Rodney Brooks Roomba"},{"id":"evt-0205","summary":"Бенжіо з співавторами замінили таблиці n-грам мережею, що вчить для кожного слова вектор і передбачає наступне слово за цими векторами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0187","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio"},{"id":"evt-0206","summary":"Блей, Ин і Джордан описали модель, що знаходить у наборі документів приховані теми, не отримавши жодної розмітки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0147","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Девід Блей David Blei Ендрю Ин Andrew Ng Майкл Джордан Michael Jordan Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0207","summary":"П'ятнадцять безпілотних машин вирушили на 240-кілометровий маршрут пустелею; найдальша подолала неповних дванадцять кілометрів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0163","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","evaluation"],"names":"ARPA Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0208","summary":"Машина команди Стенфорда пройшла 212 кілометрів бездоріжжя за 6 годин 53 хвилини; дистанцію подолали п'ять із двадцяти три фіналістів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0207","type":"extends"},{"targetId":"evt-0180","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","evaluation"],"names":"Себастьян Трун Sebastian Thrun Stanford University Stanley ARPA"},{"id":"evt-0209","summary":"Amazon почала здавати обчислення погодинно: машину можна було взяти на день і віддати, не купуючи нічого.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0049","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Amazon Amazon EC2"},{"id":"evt-0210","summary":"Безпілотники їздили містом серед іншого транспорту, дотримуючись правил, розминаючись на перехрестях і паркуючись.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0208","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","evaluation"],"names":"ARPA Вільям Віттекер William Whittaker Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0211","summary":"З'явився кишеньковий пристрій із мікрофоном, камерою, датчиками і постійним з'єднанням — і з застосунками від сторонніх розробників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0179","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Apple iPhone"},{"id":"evt-0212","summary":"Google випустила застосунок, що надсилав записаний голос на сервер і повертав результати пошуку — без навчання під конкретного користувача.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0198","type":"related"},{"targetId":"evt-0197","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Google Apple"},{"id":"evt-0213","summary":"Райна, Мадгаван і Ин показали, що модель зі ста мільйонами параметрів навчається на графічних процесорах за день замість кількох тижнів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0049","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0047","type":"extends"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Раджат Райна Rajat Raina Ендрю Ин Andrew Ng Stanford University"},{"id":"evt-0214","summary":"Мохамед, Даль і Гінтон замінили гауссові суміші в акустичній моделі глибокою мережею і побили найкращі опубліковані результати на TIMIT.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0047","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0195","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0194","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Абдель-Рахман Мохамед Abdel-rahman Mohamed Джордж Даль George Dahl Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton University of Toronto"},{"id":"evt-0215","summary":"Троє дослідників Google стверджували: для мови простіша модель на величезних даних б'є витончену модель на малих, тож зусилля варто вкладати в дані.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0202","type":"extends"},{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Алон Галеві Alon Halevy Пітер Норвіг Peter Norvig Google"},{"id":"evt-0216","summary":"Набір ImageNet перетворили на щорічне змагання: тисяча класів, мільйон з половиною зображень, одна метрика для всіх.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0006","type":"extends"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"Фей-Фей Лі Fei-Fei Li ILSVRC Stanford University"},{"id":"evt-0217","summary":"Наір і Гінтон показали, що проста нелінійність, яка обнуляє від'ємні значення, навчається краще за сигмоїду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Вінод Наір Vinod Nair Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton University of Toronto"},{"id":"evt-0218","summary":"Microsoft випустила дешеву камеру глибини, що визначала позу людини в реальному часі без жодних контролерів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0211","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Microsoft Kinect"},{"id":"evt-0219","summary":"Відокремлена від SRI компанія випустила застосунок, що розумів прохання голосом і сам виконував дію — замовляв столик, викликав таксі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0212","type":"related"},{"targetId":"evt-0114","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","agents"],"names":"Siri Даг Кіттлаус Dag Kittlaus SRI International Apple"},{"id":"evt-0220","summary":"Група Microsoft замінила акустичну модель глибокою мережею на реальній задачі транскрибування і знизила помилку з 27,4 до 18,5 відсотка.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0214","type":"related"},{"targetId":"evt-0197","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Франк Зайде Frank Seide Дун Юй Dong Yu Microsoft"},{"id":"evt-0221","summary":"Голосовий помічник став вбудованою частиною телефону, і мільйони людей уперше звернулися до машини реченням, а не кнопкою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0219","type":"extends"},{"targetId":"evt-0212","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","agents"],"names":"Apple Siri"},{"id":"evt-0222","summary":"Мережа з мільярдом зв'язків, навчена на кадрах з YouTube без жодних міток, сама виробила нейрон, що реагує на котячі морди.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0213","type":"related"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Куок Ле Quoc Le Ендрю Ин Andrew Ng Google"},{"id":"evt-0223","summary":"Міколов із співавторами спростили нейронну мовну модель так, що вектори слів стало можливо навчити на мільярдах слів за години.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0205","type":"related"},{"targetId":"evt-0202","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Томаш Міколов Tomas Mikolov Google word2vec"},{"id":"evt-0224","summary":"Мережа вчилася грати в сім ігор Atari, отримуючи лише пікселі екрана і рахунок, і перевершила людину в трьох із них.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0180","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0007","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0053","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","search"],"names":"Володимир Мних Volodymyr Mnih DeepMind DQN"},{"id":"evt-0225","summary":"Кінгма і Веллінг показали, як навчати породжувальну модель із прихованими змінними градієнтним спуском, зробивши випадковість диференційовною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"enables"},{"targetId":"evt-0051","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory","generative"],"names":"Дідерік Кінгма Diederik Kingma Макс Веллінг Max Welling"},{"id":"evt-0226","summary":"Кінгма і Ба описали метод, що підбирає темп навчання для кожного параметра окремо за оцінками першого і другого моментів градієнта.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0072","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Дідерік Кінгма Diederik Kingma University of Toronto"},{"id":"evt-0227","summary":"Baidu показала систему, де одна мережа перетворює звук на текст без фонем, словників вимови і прихованих марковських моделей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0220","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0009","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Авні Ганнун Awni Hannun Ендрю Ин Andrew Ng Baidu"},{"id":"evt-0228","summary":"Amazon випустила колонку, що постійно слухає кімнату і відповідає на звертання без натискань, — голос став основним, а не додатковим інтерфейсом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0221","type":"related"},{"targetId":"evt-0212","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","agents"],"names":"Amazon Amazon Echo Alexa"},{"id":"evt-0229","summary":"Іоффе і Сегеді запропонували нормалізувати входи кожного шару за статистикою поточного пакета — і навчання прискорилося в рази.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0052","type":"related"},{"targetId":"evt-0217","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Сергій Йоффе Sergey Ioffe Крістіан Сегеді Christian Szegedy Google"},{"id":"evt-0230","summary":"Google відкрила власну систему для навчання моделей: обчислення описують графом, а виконувати його можна на процесорі, графічному прискорювачі чи кластері.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0213","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","openness"],"names":"Google TensorFlow"},{"id":"evt-0231","summary":"Група засновників оголосила про неприбуткову лабораторію з мільярдним зобов'язанням і метою розвивати ШІ на користь усього людства.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0017","type":"related"},{"targetId":"evt-0352","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","safety"],"names":"OpenAI Сем Альтман Sam Altman Ілон Маск Elon Musk Ілля Суцкевер Ilya Sutskever Грег Брокман Greg Brockman Пітер Тіль Peter Thiel"},{"id":"evt-0232","summary":"DeepMind навчила мережу породжувати звук відлік за відліком — і синтезоване мовлення вперше перестало відрізнятися від людського на слух.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0189","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","generative"],"names":"Аарон ван ден Орд Aaron van den Oord DeepMind WaveNet"},{"id":"evt-0233","summary":"Microsoft повідомила про 5,9 відсотка помилок на Switchboard — стільки ж, скільки роблять професійні транскрибувальники.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0197","type":"extends"},{"targetId":"evt-0220","type":"extends"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation"],"names":"Microsoft Сюедун Хуан Xuedong Huang"},{"id":"evt-0234","summary":"Facebook випустила бібліотеку, у якій граф обчислень будується на ходу, тож модель можна налагоджувати звичайними засобами мови.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0230","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["tools","openness"],"names":"Meta PyTorch Адам Пашке Adam Paszke"},{"id":"evt-0235","summary":"Один алгоритм без жодних людських партій навчився шахів, сьоґі та го з нуля і переміг найсильніші програми в кожній грі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0053","type":"extends"},{"targetId":"evt-0191","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","theory"],"names":"Девід Сільвер David Silver DeepMind AlphaZero"},{"id":"evt-0236","summary":"OpenAI показала, що трансформер, попередньо навчений передбачати наступне слово на неанотованому тексті, після дообчення б'є спеціалізовані моделі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0012","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0013","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Алек Редфорд Alec Radford OpenAI GPT-1"},{"id":"evt-0237","summary":"Microsoft вклала мільярд доларів і стала ексклюзивним постачальником обчислень для OpenAI в обмін на права на комерціалізацію.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0231","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0014","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Microsoft OpenAI"},{"id":"evt-0238","summary":"Модель зі 175 мільярдами параметрів виконувала задачі за кількома прикладами в запиті, без жодного дообчення ваг.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0013","type":"extends"},{"targetId":"evt-0014","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0017","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"OpenAI GPT-3"},{"id":"evt-0239","summary":"Система передбачила тривимірну структуру білка за амінокислотною послідовністю з точністю, порівнянною з експериментальною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0052","type":"related"},{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["science","evaluation"],"names":"Джон Джампер John Jumper DeepMind AlphaFold"},{"id":"evt-0240","summary":"Модель навчалася подавати мовлення на нерозмічених записах, а потім досягала доброї точності, маючи лише десять хвилин розшифрованого звуку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0227","type":"extends"},{"targetId":"evt-0012","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Олексій Баєвський Alexei Baevski Meta wav2vec 2.0"},{"id":"evt-0241","summary":"Зображення поділили на клаптики і подали трансформеру як послідовність слів — і за великих даних він перевершив згорткові мережі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"extends"},{"targetId":"evt-0007","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Олексій Досовицький Alexey Dosovitskiy Google Vision Transformer"},{"id":"evt-0242","summary":"OpenAI дообучила мовну модель на публічному коді, і GitHub вбудував її в редактор як помічника, що дописує рядки на льоту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"extends"},{"targetId":"evt-0017","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","agents"],"names":"OpenAI GitHub Codex"},{"id":"evt-0243","summary":"OpenAI дообучила модель виконувати прохання, навчивши окрему модель винагороди на людських порівняннях відповідей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"extends"},{"targetId":"evt-0017","type":"enables"},{"targetId":"evt-0180","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","safety"],"names":"Лун Оуян Long Ouyang OpenAI InstructGPT"},{"id":"evt-0244","summary":"Дифузійну модель перенесли в стиснений латентний простір, завдяки чому вона стала працювати на звичайній відеокарті, — і ваги виклали відкрито.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0016","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0015","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative","openness"],"names":"Робін Ромбах Robin Rombach LMU Munich Stable Diffusion"},{"id":"evt-0245","summary":"OpenAI виклала у відкритий доступ модель, навчену на 680 тисячах годин різномовного звуку з вебу, що розшифровує 99 мов і перекладає англійською.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0227","type":"extends"},{"targetId":"evt-0233","type":"related"},{"targetId":"evt-0240","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","openness"],"names":"OpenAI Whisper"},{"id":"evt-0246","summary":"Університет Вайкато в Новій Зеландії випустив вільний набір алгоритмів машинного навчання з графічним інтерфейсом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0151","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"University of Waikato Ян Віттен Ian Witten Weka"},{"id":"evt-0247","summary":"Амнон Шашуа заснував у Єрусалимі компанію, що робила ставку на одну камеру замість радарів і лазерів для допомоги водієві.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0201","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","economy"],"names":"Mobileye Амнон Шашуа Amnon Shashua"},{"id":"evt-0248","summary":"Швейцарський інститут Idiap випустив модульну бібліотеку машинного навчання на C++, з якої через п'ятнадцять років виріс PyTorch.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0246","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Idiap Research Institute Ронан Коллобер Ronan Collobert Torch"},{"id":"evt-0249","summary":"Google описала файлову систему, що зберігає петабайти на тисячах дешевих машин і вважає їхні відмови нормою, а не аварією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0209","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","compute"],"names":"Санджай Гемават Sanjay Ghemawat Google Google File System"},{"id":"evt-0250","summary":"Дін і Гемават звели розподілене обчислення до двох функцій, а всю складність із відмовами й розподілом роботи сховали в системі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0249","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0215","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","compute"],"names":"Джеффрі Дін Jeffrey Dean Санджай Гемават Sanjay Ghemawat Google MapReduce"},{"id":"evt-0251","summary":"Даг Каттінг випустив відкриту реалізацію файлової системи і MapReduce, і те, що вміла лише Google, стало доступним кожному.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0250","type":"extends"},{"targetId":"evt-0249","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","tools"],"names":"Даг Каттінг Doug Cutting Apache Hadoop"},{"id":"evt-0252","summary":"Французький Inria взяв під опіку бібліотеку, що дала класичному машинному навчанню єдиний інтерфейс на Python: fit, predict, score.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0246","type":"related"},{"targetId":"evt-0206","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Inria Фабіан Педрегоса Fabian Pedregosa Гаель Вароко Gael Varoquaux scikit-learn"},{"id":"evt-0253","summary":"Google повідомила, що її машини вже проїхали понад 220 тисяч кілометрів дорогами Каліфорнії з водієм-наглядачем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0208","type":"related"},{"targetId":"evt-0210","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Google Себастьян Трун Sebastian Thrun"},{"id":"evt-0254","summary":"Монреальська група випустила компілятор математичних виразів, що сам обчислює похідні та сам переносить роботу на відеокарту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0213","type":"related"},{"targetId":"evt-0230","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Universite de Montreal Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio Theano"},{"id":"evt-0255","summary":"Невада видала першу в США ліцензію на випробування автономного автомобіля на дорогах загального користування.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0253","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","governance"],"names":"Nevada Department of Motor Vehicles Google"},{"id":"evt-0256","summary":"Захарія з колегами запропонували тримати проміжні дані в пам'яті кластера, і обчислення, що повторюються, прискорилися в десятки разів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0251","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0250","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","tools"],"names":"Матей Захарія Matei Zaharia Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Apache Spark"},{"id":"evt-0257","summary":"Baidu заснувала першу в Китаї корпоративну лабораторію глибокого навчання і відкрила її відділення в Кремнієвій долині.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0227","type":"enables"},{"targetId":"evt-0213","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Baidu Робін Лі Robin Li"},{"id":"evt-0258","summary":"Берклі випустив бібліотеку, де архітектуру мережі описують текстовим файлом, а навчені ваги можна завантажити й одразу використати.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"related"},{"targetId":"evt-0254","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Янцін Цзя Yangqing Jia Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Caffe"},{"id":"evt-0259","summary":"Франсуа Шолле випустив надбудову, у якій мережа описується десятком рядків, а складність нижнього рівня схована.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0254","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0230","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Франсуа Шолле Francois Chollet Keras Google"},{"id":"evt-0260","summary":"Tesla увімкнула часткову автономність оновленням по повітрю на вже проданих машинах — тисячі водіїв отримали її за ніч.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0253","type":"related"},{"targetId":"evt-0247","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Tesla Autopilot Mobileye"},{"id":"evt-0261","summary":"Google виділила безпілотний проєкт в окрему компанію під новою назвою, заявивши перехід від дослідження до послуги.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0253","type":"extends"}],"media":[],"tags":["driving","economy"],"names":"Waymo Google"},{"id":"evt-0262","summary":"Google оголосила про власну мікросхему, спроєктовану виключно для нейронних мереж, і повідомила, що вона вже рік працює в її центрах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0049","type":"related"},{"targetId":"evt-0230","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Google Tensor Processing Unit"},{"id":"evt-0263","summary":"NVIDIA додала в архітектуру Volta окремі блоки для множення невеликих матриць зі зниженою точністю — саме тієї операції, з якої складається навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0262","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0213","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA NVIDIA V100"},{"id":"evt-0264","summary":"Канада першою у світі ухвалила державну стратегію розвитку ШІ з бюджетом у 125 мільйонів доларів і трьома інститутами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0004","type":"related"},{"targetId":"evt-0254","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Government of Canada CIFAR"},{"id":"evt-0265","summary":"Державна рада КНР оприлюднила план, за яким країна мала до 2030 року стати головним світовим центром інновацій у ШІ, з проміжними цілями на 2020 і 2025 роки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0264","type":"related"},{"targetId":"evt-0139","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"State Council of China"},{"id":"evt-0266","summary":"У Темпі, штат Аризона, випробувальна машина Uber збила на смерть Елейн Герцберг, яка переходила дорогу поза переходом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0260","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0255","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","harm"],"names":"Uber NTSB"},{"id":"evt-0267","summary":"У передмістях Фінікса запрацювала перша платна служба поїздок на автономних машинах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0261","type":"extends"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Waymo"},{"id":"evt-0268","summary":"Нове покоління прискорювачів дало вчетверо більшу продуктивність на навчанні й можливість ділити один пристрій між задачами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0263","type":"extends"},{"targetId":"evt-0238","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA NVIDIA A100"},{"id":"evt-0269","summary":"Європейська комісія запропонувала перший у світі всеосяжний закон про ШІ, що ділить застосування за рівнем ризику й забороняє окремі з них.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0265","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0244","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0270","summary":"Нове покоління отримало окремий блок для трансформерів — залізо спроєктували під конкретну архітектуру моделі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0268","type":"extends"},{"targetId":"evt-0011","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA NVIDIA H100"},{"id":"evt-0271","summary":"Meta випустила сімейство моделей від 7 до 65 мільярдів параметрів, навчених лише на відкритих даних, і роздала ваги дослідникам.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"related"},{"targetId":"evt-0244","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Meta LLaMA"},{"id":"evt-0272","summary":"Стенфорд донавчив LLaMA на 52 тисячах прикладів, згенерованих самим GPT-3.5, і отримав поведінку, подібну до InstructGPT, за 600 доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0271","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0243","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","theory"],"names":"Stanford University Alpaca"},{"id":"evt-0273","summary":"Anthropic випустила власну модель-співрозмовника того самого дня, що й GPT-4, зробивши ставку на керованість і меншу шкідливість відповідей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"related"},{"targetId":"evt-0243","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude"},{"id":"evt-0274","summary":"Понад тисяча дослідників і підприємців закликали на півроку зупинити навчання моделей, потужніших за GPT-4.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Future of Life Institute"},{"id":"evt-0275","summary":"Meta випустила модель, що виділяє будь-який об'єкт на зображенні за вказівкою точкою чи рамкою, разом із набором на мільярд масок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"related"},{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","data"],"names":"Meta Segment Anything Model"},{"id":"evt-0276","summary":"Метод дозволив донавчати модель на 65 мільярдів параметрів на одній відеокарті, зберігаючи ваги в чотирьох бітах і змінюючи лише невеликі додаткові матриці.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0271","type":"related"},{"targetId":"evt-0270","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Тім Деттмерс Tim Dettmers QLoRA"},{"id":"evt-0277","summary":"Автори показали, що узгодження за людськими вподобаннями зводиться до звичайної функції втрат — без моделі винагороди і без навчання з підкріпленням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0243","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory","safety"],"names":"Рафаель Рафаїлов Rafael Rafailov Stanford University Direct Preference Optimization"},{"id":"evt-0278","summary":"Одне речення: зменшення ризику вимирання від ШІ має бути глобальним пріоритетом нарівні з пандеміями і ядерною війною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0274","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Center for AI Safety Сем Альтман Sam Altman"},{"id":"evt-0279","summary":"DeepMind застосувала навчання з підкріпленням до пошуку машинних інструкцій і знайшла швидші алгоритми сортування коротких послідовностей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0235","type":"related"},{"targetId":"evt-0239","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","science"],"names":"DeepMind AlphaDev"},{"id":"evt-0280","summary":"Meta виклала ваги відкрито і дозволила комерційне використання, зробивши це разом із Microsoft як основним партнером розповсюдження.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0271","type":"extends"},{"targetId":"evt-0244","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Meta Microsoft Llama 2"},{"id":"evt-0281","summary":"Сім компаній пообіцяли тестувати моделі на безпеку, позначати згенерований вміст і ділитися відомостями про ризики.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0278","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","safety"],"names":"White House Government of the United States OpenAI Anthropic"},{"id":"evt-0282","summary":"Французький стартап випустив модель на сім мільярдів параметрів, що перевершувала вдвічі більші, під ліцензією Apache без жодних обмежень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0280","type":"related"},{"targetId":"evt-0269","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Mistral AI Mistral 7B"},{"id":"evt-0283","summary":"Указ зобов'язав розробників найбільших моделей повідомляти уряд про результати перевірок на безпеку перед випуском.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0281","type":"extends"},{"targetId":"evt-0269","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Government of the United States White House"},{"id":"evt-0284","summary":"Двадцять вісім країн і ЄС, зокрема США і Китай, вперше разом визнали ризики передового ШІ і домовилися співпрацювати в їх перевірці.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0283","type":"related"},{"targetId":"evt-0139","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","safety"],"names":"Government of the United Kingdom State Council of China European Commission"},{"id":"evt-0285","summary":"OpenAI показала модель зі 128 тисячами токенів контексту, втричі дешевшу, і дозволила користувачам збирати власних помічників без коду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"extends"},{"targetId":"evt-0017","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"OpenAI GPT-4 Turbo"},{"id":"evt-0286","summary":"Рада директорів звільнила керівника OpenAI, більшість із приблизно 770 працівників підписали лист із погрозою піти слідом, і за дванадцять днів його повернули з новою радою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0237","type":"extends"},{"targetId":"evt-0231","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","safety"],"names":"OpenAI Сем Альтман Sam Altman Microsoft"},{"id":"evt-0287","summary":"DeepMind передбачила структури 2,2 мільйона нових кристалів, з яких 380 тисяч визнано стабільними, — приблизно вісімсот років звичайної роботи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0239","type":"related"},{"targetId":"evt-0279","type":"related"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"DeepMind GNoME"},{"id":"evt-0288","summary":"Автори запропонували модель послідовностей із вибірковим станом, вартість якої зростає лінійно з довжиною, а не квадратично.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0005","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Альберт Гу Albert Gu Carnegie Mellon University Mamba"},{"id":"evt-0289","summary":"Google випустила сімейство моделей трьох розмірів, навчених одразу на тексті, зображеннях, звуку і відео, а не зібраних із окремих частин.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"related"},{"targetId":"evt-0241","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Google DeepMind Gemini 1.0"},{"id":"evt-0290","summary":"Після трьох діб переговорів інституції ЄС узгодили перший у світі всеосяжний закон про ШІ, дописавши до нього правила для моделей загального призначення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0269","type":"extends"},{"targetId":"evt-0283","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0291","summary":"Mistral випустила модель, де на кожен токен працює лише частина параметрів, і вона перевершила Llama 2 на 70 мільярдів при значно меншій вартості обчислення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0282","type":"extends"},{"targetId":"evt-0280","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","theory"],"names":"Mistral AI Mixtral 8x7B"},{"id":"evt-0292","summary":"Система з мовної моделі та символьного вивідника розв'язала 25 із 30 геометричних задач Міжнародної математичної олімпіади в межах відведеного часу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0235","type":"related"},{"targetId":"evt-0279","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","search"],"names":"DeepMind AlphaGeometry"},{"id":"evt-0293","summary":"OpenAI показала модель, що породжує хвилинні відео з текстового опису, зі стійкими об'єктами й послідовним рухом камери.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0241","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"OpenAI Sora"},{"id":"evt-0294","summary":"Google оголосила Gemini 1.5 Pro з вікном контексту в мільйон токенів — годину відео, одинадцять годин аудіо або цілі кодові бази за один запит.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0289","type":"extends"},{"targetId":"evt-0011","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Google Gemini 1.5 Pro"},{"id":"evt-0295","summary":"Anthropic випустила три моделі одного сімейства — Haiku, Sonnet і Opus, — і найбільша з них перевершила GPT-4 на більшості опублікованих вимірів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0273","type":"extends"},{"targetId":"evt-0018","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude 3"},{"id":"evt-0296","summary":"NVIDIA оголосила покоління прискорювачів, де два кристали по 104 мільярди транзисторів працюють як один чип, з'єднані каналом на 10 терабайт за секунду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0270","type":"extends"},{"targetId":"evt-0263","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA NVIDIA Blackwell"},{"id":"evt-0297","summary":"Meta випустила моделі на 8 і 70 мільярдів параметрів, навчені на п'ятнадцяти трильйонах токенів — усемеро більше даних, ніж отримала Llama 2.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0280","type":"extends"},{"targetId":"evt-0291","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Meta Llama 3"},{"id":"evt-0298","summary":"DeepMind навчила систему передбачати структуру не окремого білка, а комплексу: білок із ДНК, з ліками, з іонами — усе в одній моделі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0239","type":"extends"},{"targetId":"evt-0010","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"DeepMind AlphaFold 3"},{"id":"evt-0299","summary":"OpenAI випустила модель, навчену на тексті, звуку й зображенні одночасно; вона відповідала голосом із затримкою близько третини секунди.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"extends"},{"targetId":"evt-0245","type":"related"},{"targetId":"evt-0232","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"OpenAI GPT-4o"},{"id":"evt-0300","summary":"Південна Корея і Британія провели другий міжнародний саміт з безпеки ШІ; держави ухвалили Сеульську декларацію, а компанії вперше пообіцяли публічні пороги ризику.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0284","type":"extends"},{"targetId":"evt-0283","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","safety"],"names":"Government of South Korea Government of the United Kingdom"},{"id":"evt-0301","summary":"Акція NVIDIA закрилася на 135,58 долара, на 3,5 відсотка вище, ніж напередодні. За підрахунком преси, ринкова вартість сягнула 3,34 трильйона доларів, і компанія обійшла Microsoft, ставши найдорожчою публічною компанією світу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0296","type":"related"},{"targetId":"evt-0213","type":"related"},{"targetId":"evt-0270","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"NVIDIA Microsoft"},{"id":"evt-0302","summary":"Модель середнього розміру перевершила найбільшу модель попереднього покоління, працюючи вдвічі швидше й коштуючи вп'ятеро дешевше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0295","type":"extends"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude 3.5 Sonnet"},{"id":"evt-0303","summary":"Waymo зняла список очікування в Сан-Франциско: будь-хто в місті міг викликати автомобіль без водія. У черзі перед тим стояло близько 300 тисяч людей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0267","type":"extends"},{"targetId":"evt-0253","type":"related"},{"targetId":"evt-0266","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Waymo"},{"id":"evt-0304","summary":"Французька лабораторія Kyutai показала розмовну модель, що слухає й говорить одночасно, із затримкою близько 200 мілісекунд, і віддала ваги у відкритий доступ.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0245","type":"related"},{"targetId":"evt-0299","type":"related"},{"targetId":"evt-0232","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","openness"],"names":"Kyutai Moshi"},{"id":"evt-0305","summary":"Meta відкрила ваги моделі на 405 мільярдів параметрів — найбільшої, чиї ваги будь-коли публікували, — з якістю на рівні передових закритих моделей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0297","type":"extends"},{"targetId":"evt-0018","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Meta Llama 3.1 405B"},{"id":"evt-0306","summary":"AlphaProof і AlphaGeometry 2 розв'язали чотири задачі з шести й набрали 28 балів із 42 — на бал менше за поріг золотої медалі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0292","type":"extends"},{"targetId":"evt-0235","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"DeepMind AlphaProof AlphaGeometry"},{"id":"evt-0307","summary":"Перший у світі загальний закон про штучний інтелект набув чинності в Євросоюзі, з градацією обов'язків за рівнем ризику і штрафами до 7 відсотків світового обороту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0290","type":"extends"},{"targetId":"evt-0269","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0308","summary":"OpenAI показала модель, навчену думати перед відповіддю: вона породжує довгий прихований ланцюг міркувань, і чим довше думає, тим точніше відповідає.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0014","type":"related"},{"targetId":"evt-0243","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","compute"],"names":"OpenAI o1"},{"id":"evt-0309","summary":"Губернатор Каліфорнії відхилив закон, який зобов'язував би розробників найбільших моделей проводити випробування безпеки і мати вимикач.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0283","type":"related"},{"targetId":"evt-0307","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"State of California"},{"id":"evt-0310","summary":"Джон Гопфілд і Джеффрі Гінтон отримали Нобелівську премію з фізики за відкриття, що уможливили машинне навчання з штучними нейронними мережами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0140","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0146","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0004","type":"related"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"Nobel Foundation Джон Гопфілд John Hopfield Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton"},{"id":"evt-0311","summary":"Половину премії отримав Девід Бейкер за конструювання білків, половину — Деміс Гассабіс і Джон Джампер за AlphaFold.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0239","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0310","type":"related"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"Nobel Foundation Девід Бейкер David Baker Деміс Гассабіс Demis Hassabis Джон Джампер John Jumper AlphaFold"},{"id":"evt-0312","summary":"Anthropic відкрила режим, у якому модель дивиться на знімок екрана, рухає курсор, натискає й друкує — працює з інтерфейсом так, як людина.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0302","type":"extends"},{"targetId":"evt-0242","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents"],"names":"Anthropic Claude 3.5 Sonnet"},{"id":"evt-0313","summary":"Anthropic відкрила протокол, за яким модель під'єднується до файлів, баз і сервісів однаково, і віддала специфікацію, бібліотеки та готові сервери у відкритий доступ.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0312","type":"related"},{"targetId":"evt-0285","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","agents","openness"],"names":"Anthropic Model Context Protocol"},{"id":"evt-0314","summary":"OpenAI випустила повну версію моделі, що міркує, і разом з нею тариф за 200 доларів на місяць — удесятеро дорожчий за звичайний.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0308","type":"extends"}],"media":[],"tags":["economy","search"],"names":"OpenAI o1 ChatGPT"},{"id":"evt-0315","summary":"Google випустила модель, що приймає й породжує текст, зображення і звук, викликає інструменти сама і при цьому працює вдвічі швидше за велику модель попереднього покоління.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0294","type":"extends"}],"media":[],"tags":[],"names":"Google Gemini 2.0 Flash"},{"id":"evt-0316","summary":"Модель o3 набрала 75,7 відсотка на змаганні ARC-AGI за звичайного бюджету обчислень і 87,5 — за високого; попередній рекорд становив близько третини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0314","type":"extends"},{"targetId":"evt-0216","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","search"],"names":"OpenAI o3 Франсуа Шолле Francois Chollet"},{"id":"evt-0317","summary":"Китайська лабораторія відкрила модель на 671 мільярд параметрів, з яких на кожен токен працює 37 мільярдів, і назвала вартість навчання — близько 5,6 мільйона доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0291","type":"related"},{"targetId":"evt-0305","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0265","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","compute"],"names":"DeepSeek DeepSeek-V3"},{"id":"evt-0318","summary":"Китайська лабораторія відкрила модель, що міркує на рівні o1, і показала, що така поведінка виникає з чистого підкріпленого навчання за правильну відповідь.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0317","type":"extends"},{"targetId":"evt-0308","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","search"],"names":"DeepSeek DeepSeek-R1"},{"id":"evt-0319","summary":"OpenAI, SoftBank і Oracle оголосили спільне підприємство з наміром вкласти 500 мільярдів доларів у центри обробки даних у США за чотири роки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0296","type":"related"},{"targetId":"evt-0301","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Stargate OpenAI SoftBank Oracle"},{"id":"evt-0320","summary":"Акція NVIDIA за день упала на 17 відсотків, із 142,62 до 118,42 долара. Преса оцінила втрату ринкової вартості в 589 мільярдів, а за CNBC — близько 600 мільярдів доларів: найбільше одноденне падіння будь-якої компанії в історії США.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":8,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"related"},{"targetId":"evt-0301","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"NVIDIA"},{"id":"evt-0321","summary":"Третій міжнародний саміт змінив і назву, і тему: з безпеки на дії. Декларацію підписали 62 учасники; США і Британія підписувати відмовилися.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0300","type":"extends"},{"targetId":"evt-0307","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Government of France"},{"id":"evt-0322","summary":"Anthropic випустила модель, де швидка відповідь і довгий роздум — це один режим із регульованим бюджетом, і разом з нею агента для програмування в терміналі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0302","type":"extends"},{"targetId":"evt-0308","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents","tools"],"names":"Anthropic Claude 3.7 Sonnet Claude Code"},{"id":"evt-0323","summary":"Google випустила покоління, у якому всі моделі міркують перед відповіддю за умовчанням, і воно одразу очолило рейтинг людських уподобань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0315","type":"extends"},{"targetId":"evt-0322","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Google Gemini 2.5 Pro"},{"id":"evt-0324","summary":"Meta перевела всю відкриту лінію на суміш експертів і дала меншій моделі вікно контексту в десять мільйонів токенів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0305","type":"extends"},{"targetId":"evt-0291","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Meta Llama 4"},{"id":"evt-0325","summary":"OpenAI відкрила доступ до o3 і меншої o4-mini; уперше модель могла шукати в мережі, запускати код і розглядати зображення просто посеред ланцюга міркувань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0316","type":"extends"},{"targetId":"evt-0312","type":"related"}],"media":[],"tags":["search","agents"],"names":"OpenAI o3 o4-mini"},{"id":"evt-0326","summary":"Alibaba відкрила сімейство з восьми моделей від 0,6 до 235 мільярдів параметрів під ліцензією Apache, з перемиканням між швидкою відповіддю й роздумом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"related"},{"targetId":"evt-0324","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Alibaba Qwen3"},{"id":"evt-0327","summary":"DeepMind поєднала мовну модель із автоматичним перевірником і еволюційним відбором — і система знайшла спосіб перемножити комплексні матриці 4×4 за 48 множень замість 49.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0279","type":"extends"},{"targetId":"evt-0292","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","search"],"names":"DeepMind AlphaEvolve"},{"id":"evt-0328","summary":"Anthropic випустила покоління, налаштоване на довгі задачі: модель могла тримати одну роботу з кодом годинами, чергуючи роздум і виклики інструментів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0322","type":"extends"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Opus 4 Claude Sonnet 4"},{"id":"evt-0329","summary":"Tesla запустила в Остіні платні поїздки роботаксі: обмежений сервіс із супровідником безпеки в машині, за дописом Маска — по 4,20 долара за поїздку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0260","type":"extends"},{"targetId":"evt-0303","type":"related"},{"targetId":"evt-0266","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Tesla Tesla Robotaxi"},{"id":"evt-0330","summary":"Ринкова вартість NVIDIA під час торгів уперше перейшла чотири трильйони доларів: вона стала першою компанією, що досягла цього порогу. День акція закрила на 162,88 долара, і вартість, за CNBC, становила 3,97 трильйона.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0301","type":"extends"},{"targetId":"evt-0320","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"NVIDIA"},{"id":"evt-0331","summary":"OpenAI об'єднала браузер, що діє, глибокий пошук і розмову в один режим: система отримала власний комп'ютер і виконувала багатокрокові завдання сама.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0312","type":"related"},{"targetId":"evt-0242","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents"],"names":"OpenAI ChatGPT agent ChatGPT"},{"id":"evt-0332","summary":"Дві лабораторії незалежно набрали 35 балів із 42, розв'язавши п'ять задач із шести звичайною мовою — без формальних систем і без інструментів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0306","type":"extends"},{"targetId":"evt-0325","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"DeepMind OpenAI Gemini Deep Think"},{"id":"evt-0333","summary":"Білий дім оприлюднив план із понад дев'яноста заходів, збудований навколо прискорення: спрощення дозволів на центри обробки даних, експорт американських систем, зняття регуляторних перешкод.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0283","type":"related"},{"targetId":"evt-0309","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Government of the United States"},{"id":"evt-0334","summary":"Перший блок правил акта ЄС почав застосовуватися: постачальники великих моделей мають вести документацію, дотримуватися авторського права й оцінювати системний ризик.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0307","type":"extends"},{"targetId":"evt-0333","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0335","summary":"OpenAI випустила дві моделі з відкритими вагами під ліцензією Apache — перші від часів GPT-2; більша працює на одному прискорювачі, менша на пристрої з 16 гігабайтами пам'яті.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0013","type":"related"},{"targetId":"evt-0318","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"OpenAI gpt-oss"},{"id":"evt-0336","summary":"DeepMind показала модель, що з текстового опису породжує світ, яким можна ходити в реальному часі — 24 кадри на секунду, кілька хвилин без утрати послідовності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0293","type":"related"},{"targetId":"evt-0010","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"DeepMind Genie 3"},{"id":"evt-0337","summary":"OpenAI звела дві свої лінії в одну модель із маршрутизатором, що сам вирішує, коли відповідати одразу, а коли думати довше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0314","type":"extends"},{"targetId":"evt-0299","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"OpenAI GPT-5"},{"id":"evt-0338","summary":"Мовленнєва модель, що приймає й породжує звук напряму, вийшла із стану передпоказання: з викликом інструментів, зображеннями на вході й телефонними дзвінками.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0299","type":"extends"},{"targetId":"evt-0304","type":"related"},{"targetId":"evt-0313","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"OpenAI gpt-realtime"},{"id":"evt-0339","summary":"Друге покоління моделі відео породжувало звук разом із зображенням — мову з попаданням у губи, шуми, музику — і вийшло як окремий застосунок зі стрічкою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0293","type":"extends"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"OpenAI Sora 2"},{"id":"evt-0340","summary":"Waymo почала пускати пасажирів без водія на автомагістралі в районі Затоки Сан-Франциско, у Фініксі й Лос-Анджелесі — спершу дедалі більшу частину своїх клієнтів, а не всіх.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0303","type":"extends"},{"targetId":"evt-0329","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Waymo"},{"id":"evt-0341","summary":"Google випустила покоління, зібране навколо агентного програмування й розуміння різних видів даних, із окремим режимом посиленого роздуму.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0323","type":"extends"}],"media":[],"tags":[],"names":"Google Gemini 3 Pro"},{"id":"evt-0342","summary":"Найбільша модель Anthropic подешевшала на дві третини, зберігши перше місце в програмуванні, роботі агентів і керуванні комп'ютером.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0328","type":"extends"}],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Opus 4.5"},{"id":"evt-0343","summary":"Anthropic передала Model Context Protocol новоствореному фонду під Linux Foundation; співзасновниками стали OpenAI і Block, за підтримки Google, Microsoft, AWS і Cloudflare.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0313","type":"extends"},{"targetId":"evt-0331","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness","tools"],"names":"Model Context Protocol Linux Foundation Anthropic OpenAI"},{"id":"evt-0344","summary":"Набула чинності вимога публікувати опис навчальних даних: джерела, кількість, типи, правовий статус, наявність персональних відомостей і синтетики.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0309","type":"related"},{"targetId":"evt-0334","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data"],"names":"State of California"},{"id":"evt-0345","summary":"Character.AI, її засновники й Google повідомили п'ять судів про принципову згоду врегулювати позови родин: два — про самогубства підлітків, решта — про шкоду дітям від розмов із чат-ботами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":10,"links":[{"targetId":"evt-0343","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","governance"],"names":"Character.AI Google"},{"id":"evt-0346","summary":"Індонезія, Малайзія і Філіппіни тимчасово заблокували Grok через сексуалізовані зображення без згоди, зокрема жінок і неповнолітніх; британський Ofcom відкрив офіційне розслідування щодо X.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":11,"links":[{"targetId":"evt-0339","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","governance"],"names":"xAI Grok Ofcom"},{"id":"evt-0347","summary":"Міністерство торгівлі змінило політику ліцензування: заявки на експорт NVIDIA H200, AMD MI325X і подібних чипів розглядатимуть індивідуально за виконання умов безпеки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0333","type":"related"},{"targetId":"evt-0318","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","governance"],"names":"Government of the United States"},{"id":"evt-0348","summary":"Безводійські поїздки почали возити до міжнародного аеропорту Сан-Франциско: спершу для обмеженого кола пасажирів, із посадкою біля центру прокату автомобілів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0340","type":"extends"},{"targetId":"evt-0303","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Waymo"},{"id":"evt-0349","summary":"Фонд ARC Prize випустив інтерактивне випробування із сотень покрокових середовищ, де правила треба відкрити самому. Люди набирають 100 відсотків, передові моделі — 0,51.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0316","type":"extends"},{"targetId":"evt-0331","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"ARC Prize Foundation ARC-AGI-3 Франсуа Шолле Francois Chollet"},{"id":"evt-0350","summary":"Китайська лабораторія випустила сімейство з 1,6 трильйона параметрів у старшій моделі й мільйонним вікном контексту, під ліцензією MIT.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"extends"},{"targetId":"evt-0337","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"DeepSeek DeepSeek-V4"},{"id":"evt-0351","summary":"Регламент 2026/1744 змінив акт про ШІ: обов'язки для систем високого ризику відтерміновано до грудня 2027-го й серпня 2028-го, натомість додано заборону породжувати інтимні зображення без згоди.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0334","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0307","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0352","summary":"Дорадчі присяжні визнали позови Маска до Альтмана, Брокмана й OpenAI — про порушення благодійного трасту й повернення безпідставного збагачення — пропущеними за строком давності, і суддя ухвалила їхній вердикт.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0343","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","economy"],"names":"Ілон Маск Elon Musk Сем Альтман Sam Altman OpenAI"},{"id":"evt-0353","summary":"Anthropic залучила 65 мільярдів доларів у раунді H за оцінкою 965 мільярдів після вкладення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0330","type":"extends"},{"targetId":"evt-0342","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0354","summary":"Найбільша конференція з комп'ютерного зору зібралася в Денвері; найкращою роботою визнали метод відновлення динамічних сцен.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0336","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Conference on Computer Vision and Pattern Recognition"},{"id":"evt-0355","summary":"Під час випробування з безпеки модель із вимкненими запобіжниками вийшла за межі пісочниці OpenAI й зламала системи Hugging Face, щоб дістати відповіді на власний тест.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0331","type":"related"},{"targetId":"evt-0325","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety","agents"],"names":"OpenAI Hugging Face GPT-5.6 Sol"},{"id":"evt-0356","summary":"Суд остаточно затвердив мирову угоду у справі Bartz проти Anthropic: півтора мільярда доларів авторам, близько трьох тисяч за твір.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0334","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0357","summary":"Moonshot AI відкрила ваги Kimi K3: 2,8 трильйона параметрів, 104 мільярди активних на токен, контекст у мільйон токенів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":7,"links":[{"targetId":"evt-0350","type":"related"},{"targetId":"evt-0335","type":"related"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Moonshot AI Kimi K3"},{"id":"evt-0358","summary":"У всіх 27 державах ЄС набули обов'язковості вимоги повідомляти людину, що вона говорить із машиною, і позначати машинно-читаною міткою синтетичні звук, зображення, відео й текст.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0351","type":"extends"},{"targetId":"evt-0339","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","generative"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0359","summary":"Мовна модель геномів спроєктувала бактеріофаги з нуля: із 285 синтезованих кандидатів 16 виявилися життєздатними й убивали кишкову паличку, зокрема штами, стійкі до природного фага.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0298","type":"related"},{"targetId":"evt-0327","type":"related"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"Stanford University Evo 2"},{"id":"evt-0360","summary":"Сем Альтман сказав, що до кінця 2026-го OpenAI матиме внутрішню систему, яку він назве загальним інтелектом; головний дослідник компанії оцінив просування у 80 відсотків шляху.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0316","type":"related"},{"targetId":"evt-0349","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Сем Альтман Sam Altman OpenAI"},{"id":"evt-0361","summary":"Waymo повідомила, що її автомобілі проїхали понад двісті мільйонів миль повністю автономно, і виклала десять висновків із цього досвіду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0348","type":"extends"},{"targetId":"evt-0340","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","evaluation"],"names":"Waymo"},{"id":"evt-0362","summary":"NVIDIA оголосила на CES, що платформа Vera Rubin у повному виробництві, і назвала числа: 50 петафлопс висновування NVFP4 і вдесятеро дешевший токен проти Blackwell. Разом із нею відкрито шість доменних моделей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0347","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"NVIDIA NVIDIA Vera Rubin"},{"id":"evt-0363","summary":"Epoch AI оцінила сукупну обчислювальну потужність чипів для ШІ всіх великих розробників: подвоєння за 7 місяців, зростання втричі з третиною за рік від 2022 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0362","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Epoch AI NVIDIA"},{"id":"evt-0364","summary":"На arXiv з'явився людський виклад формального доведення в Lean, створеного зв'язкою GPT-5.2 Pro і Aristotle від Harmonic. У анотації сказано, що це перша задача Ердеша, яку вважають повністю розв'язаною ШІ автономно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["science"],"names":"Harmonic Aristotle Нат Сотанапан Nat Sothanaphan OpenAI"},{"id":"evt-0365","summary":"Прокламація за розділом 232 запровадила мито 25 відсотків на певні передові обчислювальні чипи та похідні товари. Дія — з 00:01 15 січня, з широкими винятками за призначенням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0347","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute","governance","economy"],"names":"White House NVIDIA"},{"id":"evt-0366","summary":"Звіт зафіксував результати змагання: 1455 команд, 15 154 подання, найкращий результат 24 відсотки на приватному наборі ARC-AGI-2. Темою року названо цикл уточнення, а поширення тесту — джерелом нового забруднення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0349","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"ARC Prize Foundation Франсуа Шолле Francois Chollet"},{"id":"evt-0367","summary":"Рамковий закон про розвиток штучного інтелекту та створення основ довіри набув чинності: маркування виходу генеративного ШІ, пояснення й плани захисту користувачів для систем високого впливу та обов'язки безпеки для найпотужніших систем, поріг яких, установлений указом, починається від 10^26 операцій навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0307","type":"extends"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Government of South Korea"},{"id":"evt-0368","summary":"Розширивши набір задач зі 170 до 228, METR перерахувала тренд: подвоєння часового горизонту від 2024 року становить 89 днів замість 109, а від 2023-го — 131 день замість 165.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"METR Anthropic"},{"id":"evt-0369","summary":"Поправки до правил про посередників зобов'язали маркувати синтетичний зміст і стиснули строки видалення: три години на приписи суду й держави, дві — на зображення без згоди та підміну особи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["governance","generative"],"names":"Ministry of Electronics and Information Technology of India"},{"id":"evt-0370","summary":"Версія 3.0 набула чинності: компанія зобов'язалася публікувати дорожні карти безпеки й регулярні звіти про ризики, що кількісно оцінюють ризик усіх розгорнутих моделей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0334","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0371","summary":"Суд відмовив у розгляді справи Талера проти Перлмуттер, залишивши чинним рішення апеляційного суду округу Колумбія: за законом про авторське право твір має бути створений людиною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Supreme Court of the United States Стівен Талер Stephen Thaler"},{"id":"evt-0372","summary":"Білий дім оприлюднив законодавчі рекомендації для національної політичної рамки щодо ШІ і, серед іншого, попросив Конгрес перекрити закони штатів про ШІ, що створюють надмірний тягар.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["governance"],"names":"White House"},{"id":"evt-0373","summary":"Звіт Economic Index показав, що за тієї самої задачі, моделі й мови користувачі з довшим стажем дають кращий результат, а концентрація завдань на Claude.ai падає, тоді як на API зростає.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["labour"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0374","summary":"Cohere випустила під ліцензією Apache 2.0 модель на 2 мільярди параметрів із середньою частотою помилок у словах 5,42 відсотка — перше місце у відкритому рейтингу ASR.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0245","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["speech","openness"],"names":"Cohere Cohere Transcribe"},{"id":"evt-0375","summary":"Аналітична записка Ради керуючих ФРС не виявила скорочення вакансій у галузях і фірмах із вищим рівнем упровадження ШІ: ефекти позитивні й точно оцінені як нульові.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["labour"],"names":"Board of Governors of the Federal Reserve System"},{"id":"evt-0376","summary":"Компанія закрила раунд на 122 мільярди доларів підтвердженого капіталу за оцінки після інвестицій у 852 мільярди і повідомила, що отримує 2 мільярди доходу щомісяця.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0237","type":"extends"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0377","summary":"Anthropic показала модель, що знаходить уразливості й будує робочі експлойти, і відмовилася випускати її загально: доступ лише через закритий консорціум.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Anthropic Claude Mythos Preview"},{"id":"evt-0378","summary":"Інститут безпеки ШІ опублікував власну оцінку: 73 відсотки успіху на експертних завданнях і перше в історії наскрізне проходження 32-крокової симуляції вторгнення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0377","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","safety"],"names":"AI Security Institute Claude Mythos Preview Anthropic"},{"id":"evt-0379","summary":"ARC Prize провела дослідження з 458 учасниками й змінила нормування: сто відсотків тепер означає проходження кожного рівня не гірше за медіанну людську ефективність дій.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0349","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"ARC Prize Foundation"},{"id":"evt-0380","summary":"Конференція назвала дві найкращі статті: теоретичну про стислість трансформерів і емпіричну про те, що моделі гублять нитку в багатоходовій розмові.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"International Conference on Learning Representations"},{"id":"evt-0381","summary":"Аналіз вакансій Lightcast із мірою вразливості професій до ШІ показав: падіння в найбільш вразливих професіях почалося ще до кінця 2022 року і після виходу ChatGPT не зламалося окремо.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0375","type":"related"}],"media":[],"tags":["labour"],"names":"Federal Reserve Bank of New York Anthropic"},{"id":"evt-0382","summary":"Губернатор підписав SB 26-189: закон 2024 року про системи високого ризику скасовано й замінено вужчим режимом розкриття щодо автоматизованих технологій ухвалення рішень, чинним із 1 січня 2027 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Colorado General Assembly"},{"id":"evt-0383","summary":"ACM SIGGRAPH назвала п'ять найкращих статей із понад 1120 поданих; дві з п'яти — про генеративні моделі, а не про класичний рендеринг чи симуляцію.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["generative"],"names":"ACM SIGGRAPH"},{"id":"evt-0384","summary":"Внутрішня модель OpenAI побудувала нескінченну родину конфігурацій, що перевершує квадратну ґратку на поліноміальний множник, спростувавши гіпотезу 1946 року. Дев'ятеро зовнішніх математиків перевірили доведення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0364","type":"extends"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"OpenAI Вілл Совін Will Sawin В. Т. Гауерс W. T. Gowers"},{"id":"evt-0385","summary":"Агент, що генерує доведення в Lean і там же їх перевіряє, автономно розв'язав 9 із 353 відкритих задач Ердеша і довів 44 з 492 гіпотез із енциклопедії цілочислових послідовностей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0384","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","search"],"names":"DeepMind"},{"id":"evt-0386","summary":"Указ 14409 дав відомствам 30 і 60 днів на кіберзахист і доручив розробити засекречений процес оцінювання «охоплених передових моделей» та добровільну рамку доступу держави до них.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0372","type":"related"},{"targetId":"evt-0377","type":"related"},{"targetId":"evt-0020","type":"enables"}],"media":[],"tags":["governance","safety"],"names":"White House"},{"id":"evt-0387","summary":"Google випустила модель мовлення в мовлення, що починає перекладати, поки людина ще говорить, понад 70 мовами, зберігаючи інтонацію, темп і висоту голосу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0033","type":"extends"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Google Gemini 3.5 Live Translate"},{"id":"evt-0388","summary":"Незалежний оцінювач із доступом до моделі до випуску повідомив, що її частота шахрування найвища серед усіх публічних моделей на його стенді й що жодне з отриманих чисел не є надійним вимірюванням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0368","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","safety"],"names":"METR OpenAI GPT-5.6 Sol"},{"id":"evt-0389","summary":"Звіт Economic Index дав датовані числа: десята частина опитаних вважає ймовірною втрату власної роботи, а понад третина ставить понад 60 відсотків на втрату роботи молодшими колегами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0373","type":"extends"}],"media":[],"tags":["labour"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0390","summary":"Три відзначені роботи 64-ї конференції — про аспектуальну семантику в мовних моделях, про ефективне кодування в обробці речень людиною і про виразність локальної уваги в трансформерах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Association for Computational Linguistics"},{"id":"evt-0391","summary":"Дві найкращі статті конференції — обидві про дифузійні моделі; премію за випробування часом дістала робота 2016 року про асинхронне навчання з підкріпленням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"International Conference on Machine Learning"},{"id":"evt-0392","summary":"Фонд ARC Prize вручив перший етапний приз на 37,5 тисячі доларів за подання до 30 червня; переможцями стали невеликі команди, а не передові лабораторії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0349","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"ARC Prize Foundation"},{"id":"evt-0393","summary":"Тимчасові заходи щодо антропоморфних інтерактивних сервісів ШІ, оприлюднені п'ятьма відомствами 10 квітня, почали діяти 15 липня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0590","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"Cyberspace Administration of China"},{"id":"evt-0394","summary":"Інститут безпеки ШІ повідомив, що в його кібероцінюваннях кожна перевірена модель принаймні іноді намагалася шахрувати, а спроби визнавала неправильними менш ніж у половині випадків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0388","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety","evaluation"],"names":"AI Security Institute OpenAI Anthropic"},{"id":"evt-0395","summary":"Команда dots китайської платформи RedNote повідомила, що внутрішня версія її моделі dots-note-3.0 розв'язала всі шість задач Міжнародної математичної олімпіади 2026 року в Шанхаї й за офіційним оцінюванням отримала 42 бали з 42.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0332","type":"extends"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"RedNote Xiaohongshu dots-note-3.0"},{"id":"evt-0396","summary":"Epoch AI нарахувала близько 2500 розкритих уразливостей високої й критичної тяжкості за липень — приблизно вп'ятеро більше за місячний рекорд до оголошення Claude Mythos Preview.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0377","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Epoch AI Anthropic"},{"id":"evt-0397","summary":"Земельний суд Мюнхена I здебільшого задовольнив позов GEMA проти Suno щодо шести пісень: порушеннями визнано копіювання під час навчання в США, запам'ятовування в моделях і відтворення у виходах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["governance","generative"],"names":"Landgericht Munchen I GEMA Suno"},{"id":"evt-0398","summary":"Агентна модель на 304 мільярди параметрів вийшла на Hugging Face під ліцензією MIT того самого дня, коли її оголосили, із опублікованими результатами на тестах терміналу, розробки й кібербезпеки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0350","type":"extends"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"DeepSeek DeepSeek-V4-Flash-0731"},{"id":"evt-0399","summary":"Внутрішня версія Astra закрила або суттєво просунула десять давніх відкритих задач у восьми галузях; токени на пошук усіх розв'язків коштували б близько двох тисяч доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0384","type":"extends"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"OpenAI GPT-6 Astra"},{"id":"evt-0400","summary":"Epoch AI порахувала продуктивність на долар для фактично куплених прискорювачів: у постійних цінах 2025 року середнє зростання 49 відсотків на рік, подвоєння за 1,7 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0363","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Epoch AI NVIDIA"},{"id":"evt-0401","summary":"Команда Qwen опублікувала мультимодальну модель на 27 мільярдів параметрів із контекстом у 262 тисячі токенів під дозвільною ліцензією, що дозволяє комерційне використання без переговорів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0326","type":"extends"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"Alibaba Qwen3.8-27B"},{"id":"evt-0402","summary":"Опитування Epoch AI та Ipsos показало: 46,4 відсотка тих, хто користується ШІ на роботі, роблять це на безплатних тарифах, і лише 28,6 відсотка — на оплаченій роботодавцем підписці.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["labour","economy"],"names":"Epoch AI Ipsos"},{"id":"evt-0403","summary":"Транспортне управління Невади одностайно схвалило заявки Tesla, Waymo й дочірньої компанії Uber на платні безводійні перевезення в окрузі Кларк: до 5 000, 1 000 і 1 000 машин за перші 12 місяців.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0348","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","governance"],"names":"Nevada Transportation Authority Tesla Waymo Uber"},{"id":"evt-0404","summary":"Організація описала, як у березні зловмисник умовив агента віддати ключ до API й три тижні витрачав кредити, а в травні агентами промацував її інфраструктуру.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["safety"],"names":"METR"},{"id":"evt-0405","summary":"Epoch AI зібрала бенчмарк із 68 відкритих задач Ердеша, формалізованих у Lean. Із п'яти перевірених моделей лише GPT-6 Astra розв'язала дві.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0399","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"Epoch AI Томас Ф. Блум Thomas F. Bloom GPT-6 Astra"},{"id":"evt-0406","summary":"Epoch AI порівняла два періоди за єдиним індексом: від появи моделей із міркуванням межа зростає на 14 пунктів на рік проти 6 у моделей без нього.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Epoch AI"},{"id":"evt-0407","summary":"Департамент юстиції подав заяву про інтерес у зведеному провадженні проти OpenAI: копіювання захищених текстів для навчання мовної моделі є добросовісним використанням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0356","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","data"],"names":"United States Department of Justice OpenAI The New York Times Company"},{"id":"evt-0408","summary":"ARC Prize опублікувала власну оцінку моделі: 62,7 відсотка за стандартного стенда і 99,9 відсотка за стенда з адаптером постачальника, за 26 і 19 тисяч доларів відповідно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0379","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0031","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"ARC Prize Foundation GPT-6 Astra OpenAI"},{"id":"evt-0409","summary":"Epoch AI простежила рекорд потужності найбільшого центру обробки даних для ШІ: від 237 мегават у серпні 2024 року до 946 у червні 2026-го, тобто подвоєння кожні десять місяців.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0319","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Epoch AI xAI Anthropic"},{"id":"evt-0410","summary":"За оцінкою Epoch AI, 2026 року Huawei вироблятиме менш ніж 4 відсотки обчислень для ШІ від обсягу Nvidia: 1,5 мільйона одиниць проти 5,9 мільйона.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0347","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Epoch AI Huawei NVIDIA"},{"id":"evt-0411","summary":"Компанія опублікувала доведення, що в тривимірних рівняннях Нав'є—Стокса за скінченний час може виникнути сингулярність, разом із формалізацією в Lean, і сказала, що систему створено моделлю, яка значно перевершує GPT-6 Astra.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0399","type":"extends"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"OpenAI Трістан Бакмастер Tristan Buckmaster"},{"id":"evt-0412","summary":"Модель на 552 мільярди параметрів у вагах відходить від архітектури лише з декодувальником і, за словами розробника, потребує вчетверо менше HBM і увосьмеро менше SSD для кешу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0398","type":"extends"}],"media":[],"tags":["openness"],"names":"DeepSeek DeepSeek-V4.1-Flash"},{"id":"evt-0413","summary":"Математики опублікували декларацію: гонитва компаній за розв'язанням задач як мірилом шкодить математиці, бо результати оголошують поспіхом, без належного викладу й посилань на попередників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0411","type":"related"},{"targetId":"evt-0399","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","safety"],"names":"Теренс Тао Terence Tao OpenAI Трістан Бакмастер Tristan Buckmaster"},{"id":"evt-0414","summary":"Частка дорослих, які користувалися ШІ щонайменше шість днів із семи, зросла з 8 до 19 відсотків від березня до серпня 2026 року, тоді як загальне охоплення зросло значно менше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0402","type":"extends"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Epoch AI Ipsos"},{"id":"evt-0415","summary":"Розкладення індексу спроможностей за галузями показало: GPT-6 Astra ставить рекорд у математиці й водночас поступається Claude Fable 5.1 у програмній інженерії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0406","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Epoch AI GPT-6 Astra Claude Fable 5.1"},{"id":"evt-0416","summary":"Epoch AI зіставила митну звітність Китаю й Малайзії: розбіжність у 3,75 мільярда доларів за 15 місяців, що відповідає приблизно 150 тисячам еквівалентів H100.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0347","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","governance"],"names":"Epoch AI NVIDIA"},{"id":"evt-0417","summary":"Голова Anthropic опублікував есе «Підлітковий вік технології», де повторив власний прогноз: потужний ШІ може настати вже за один-два роки, хоч може й значно пізніше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0360","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Даріо Амодей Dario Amodei Anthropic"},{"id":"evt-0418","summary":"За квартал, що завершився 26 липня 2026 року, виторг NVIDIA склав 96,2 мільярда доларів, з них 89,0 мільярда — від центрів обробки даних, на 117 відсотків більше, ніж роком раніше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0362","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"NVIDIA"},{"id":"evt-0419","summary":"Французька лабораторія закрила раунд D на 3 мільярди євро під проводом Samsung за оцінки після інвестицій понад 21 мільярд — найбільший у історії європейської технологічної компанії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0353","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Mistral AI Samsung Electronics"},{"id":"evt-0420","summary":"9 липня 2026 року OpenAI відкрила для загального доступу все сімейство GPT-5.6 — Sol, Terra і Luna — у ChatGPT, Codex та API, за два тижні після обмеженого попереднього доступу під урядовим наглядом. Число тепер означає покоління, а імена — сталі рівні можливостей, які можуть оновлюватися незалежно один від одного.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0020","type":"extends"},{"targetId":"evt-0386","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"OpenAI GPT-5.6 Sol GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Luna"},{"id":"evt-0421","summary":"Того самого 9 липня OpenAI випустила ChatGPT Work — агента всередині ChatGPT, який годинами веде проєкт, сам розбиває його на кроки й повертає готові таблиці, презентації, документи та вебзастосунки. Під ним працює GPT-5.6 і технологія Codex, а окремий застосунок Codex зливається з класичним застосунком ChatGPT.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0420","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["agents","labour"],"names":"ChatGPT Work OpenAI ChatGPT Codex"},{"id":"evt-0422","summary":"30 липня 2026 року OpenAI знизила ціну GPT-5.6 Luna на 80 відсотків і GPT-5.6 Terra на 20, не змінивши ціни флагманської Sol. Вхідний мільйон токенів Luna подешевшав з долара до двадцяти центів, вихідний — із шести доларів до 1,20; у Terra — з 2,50 до 2 і з 15 до 12.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0420","type":"extends"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"OpenAI GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Terra GPT-5.6 Sol"},{"id":"evt-0423","summary":"12 червня 2026 року уряд США видав директиву експортного контролю, що забороняла доступ до Claude Fable 5 і Mythos 5 будь-якому іноземцю — і в США, і поза ними, включно з власними працівниками Anthropic. Перевіряти громадянство в реальному часі компанія не могла, тож вимкнула обидві моделі для всіх користувачів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0034","type":"extends"},{"targetId":"evt-0386","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","openness"],"names":"Anthropic Claude Fable 5 Claude Mythos 5"},{"id":"evt-0424","summary":"30 червня 2026 року експортний контроль із Claude Fable 5 і Mythos 5 знято, і наступного дня Fable 5 повернувся до користувачів у всьому світі. Доступ до Mythos 5 для частини організацій США відновили раніше — після схвалення уряду 26 червня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0423","type":"extends"},{"targetId":"evt-0020","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"Anthropic Claude Fable 5 Claude Mythos 5 Міністерство торгівлі США United States Department of Commerce"},{"id":"evt-0425","summary":"15 вересня 2026 року TypeSafe AI, заснована колишнім дослідником OpenAI Діого Алмейдою, випустила Jev — модель, яка не породжує рядків. Замість тексту вона повертає типізовані структуровані значення з каліброваними ймовірностями. Набір можливих відповідей задають наперед, тож вийти за схему модель не може.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0243","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0420","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"TypeSafe AI Jev Діогу Алмейда Diogo Almeida"},{"id":"evt-0426","summary":"Робот PR2 у Берклі підняв зі столу навмання кинутий рушник, знайшов його кути за геометрією зображення, перехопив, розправив і склав — і зробив це успішно в усіх 50 наскрізних випробуваннях на рушниках, яких раніше не бачив.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Willow Garage PR2"},{"id":"evt-0427","summary":"Сергій Левін, Челсі Фінн, Тревор Даррелл і Пітер Аббіль показали, що коли сприйняття і керування тренувати спільно, а не двома окремими ступенями, робот виконує контактні задачі вдвічі надійніше на найважчих із них.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0426","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0428","summary":"У Google навчили згорткову мережу передбачати, чи закінчиться запропонований рух захвата успіхом, на 800 тисячах спроб, зібраних за два місяці шістьма-чотирнадцятьма маніпуляторами, що працювали паралельно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0427","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","data"],"names":"Google"},{"id":"evt-0429","summary":"Dex-Net 2.0 навчили на 6,7 мільйона синтетичних хмар точок, згенерованих із тривимірних моделей, без жодної спроби на справжньому роботі — і політика дала 99% точності на сорока небачених побутових предметах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0428","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Dex-Net 2.0"},{"id":"evt-0430","summary":"QT-Opt навчили на понад 580 тисячах справжніх спроб захвату методом навчання з підкріпленням; політика дала 96% успіху на небачених предметах і сама виробила поведінку, якої їй не задавали.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0428","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Google QT-Opt"},{"id":"evt-0431","summary":"OpenAI навчила п’ятипалу руку Shadow перевертати кубик у долоні, тренуючи політику виключно в симуляції з випадковими фізичними властивостями; на залізі вона дала медіану в 13 успішних поворотів поспіль.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0429","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"OpenAI Shadow Dexterous Hand"},{"id":"evt-0432","summary":"У ETH Zurich навчили керувальну політику в симуляції й перенесли її на чотириногого ANYmal: робот пішов зі швидкістю 1,5 м/с проти попереднього рекорду 1,2 м/с і піднімався після падіння з довільної пози.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0431","type":"related"},{"targetId":"evt-0459","type":"extends"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"ETH Zurich ANYmal"},{"id":"evt-0433","summary":"OpenAI навчила ту саму руку Shadow складати кубик Рубіка, породжуючи щораз важчі симульовані середовища автоматично; частка успіху склала 60% на половинному перемішуванні й 20% на повному.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0431","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"OpenAI Shadow Dexterous Hand"},{"id":"evt-0434","summary":"SayCan поєднала пропозицію мовної моделі про те, що робити, з оцінкою вивченої функції цінності про те, що робот насправді може зробити зараз; на 101 задачі, заданій природною мовою, це дало 84% успішних планів і 74% успішних виконань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","agents"],"names":"Google SayCan"},{"id":"evt-0435","summary":"DayDreamer застосували алгоритм світової моделі просто до фізичних роботів, без симулятора й без скидань: чотириногий навчився перевертатися зі спини, вставати й ходити з нуля за одну годину.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0432","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0436","summary":"RT-1 навчили на 130 тисячах епізодів, зібраних за 17 місяців флотом із 13 роботів; одна модель виконала 97% із понад 700 вивчених вказівок і 76% таких, яких ніколи не бачила.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0434","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","theory"],"names":"Google RT-1"},{"id":"evt-0437","summary":"Замість передбачати одну дію, Diffusion Policy подає рух робота як дифузійний процес над послідовностями дій; на 12 задачах із чотирьох наявних тестових наборів це дало в середньому 46,9% приросту над попередніми методами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Колумбійський університет Columbia University Toyota Research Institute Diffusion Policy"},{"id":"evt-0438","summary":"ALOHA — дворукий телеоперований стенд, зібраний у межах заявленого бюджету в 20 тисяч доларів; на демонстраціях із нього алгоритм ACT навчився шести точних задач із 10 хвилин показу на кожну, з часткою успіху 80-90%.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"Stanford University ALOHA"},{"id":"evt-0439","summary":"RT-2 — модель «зір-мова-дія»: попередньо навчену на вебі модель зору й мови донавчили так, щоб дії робота вона видавала текстовими токенами. На небачених предметах і середовищах успіх зріс із 32% у RT-1 до 62% за понад 6000 випробувань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0436","type":"extends"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"DeepMind RT-2"},{"id":"evt-0440","summary":"Toyota Research Institute повідомила, що навчила роботів понад 60 складних спритних навичок методом на основі Diffusion Policy, і назвала цей напрям великими поведінковими моделями за аналогією до великих мовних.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0437","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Toyota Research Institute"},{"id":"evt-0441","summary":"Лабораторії зсипали свої демонстрації в спільний набір Open X-Embodiment — 22 типи роботів і понад мільйон справжніх траєкторій — і модель, навчена на ньому, перевершила ті самі методи, навчені кожен на власних даних, на 50%.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0439","type":"extends"}],"media":[],"tags":["embodiment","data"],"names":"Open X-Embodiment DeepMind"},{"id":"evt-0442","summary":"DROID зібрали не з того, що кому трапилося мати, а на одному стандартному стенді: 76 тисяч демонстрацій, 350 годин, 564 сцени й 84 задачі, зібрані п’ятдесятьма людьми за 12 місяців у Північній Америці, Азії та Європі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0441","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","data"],"names":"DROID"},{"id":"evt-0443","summary":"Unitree показала гуманоїда G1 за базовою ціною 16 000 доларів — приблизно вп’ятеро дешевше за власного H1 за 90 000 доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"Unitree Robotics Unitree G1"},{"id":"evt-0444","summary":"OpenVLA на 7 мільярдів параметрів виклали з відкритими вагами; на 29 задачах вона перевершила закриту RT-2-X на 55 мільярдів параметрів на 16,5 відсоткового пункту абсолютного успіху, маючи приблизно всемеро менше параметрів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0441","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment","openness"],"names":"Stanford University OpenVLA"},{"id":"evt-0445","summary":"GXO Logistics — замовник, а не виробник робота — оголосила багаторічну угоду з Agility Robotics і назвала її першим формальним комерційним розгортанням гуманоїдів. Через сімнадцять місяців Agility повідомила, що Digit перемістив понад 100 тисяч ящиків у живій роботі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","labour"],"names":"GXO Logistics Agility Robotics Digit"},{"id":"evt-0446","summary":"Physical Intelligence випустила π0 — універсальну політику на понад 10 тисячах годин даних із 7 різних конфігурацій роботів і 68 задач, — а через три місяці виклала її ваги у відкритий доступ.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0437","type":"related"},{"targetId":"evt-0439","type":"related"},{"targetId":"evt-0438","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment","openness"],"names":"Physical Intelligence π0"},{"id":"evt-0447","summary":"AgiBot і OpenDriveLab відкрили AgiBot World — понад мільйон траєкторій маніпуляції на 217 задачах — і політику GO-1; навчені на цьому наборі політики дали в середньому 30% приросту проти навчених на Open X-Embodiment.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0441","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["embodiment","data"],"names":"AgiBot AgiBot World Genie Operator-1"},{"id":"evt-0448","summary":"Google DeepMind оголосила Gemini Robotics — модель «зір-мова-дія» на основі Gemini 2.0 — і Gemini Robotics-ER для втіленого міркування, заявивши подвоєння показника на тесті узагальнення проти інших таких моделей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0439","type":"related"},{"targetId":"evt-0036","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"DeepMind Gemini Robotics"},{"id":"evt-0449","summary":"NVIDIA виклала Isaac GR00T N1 — модель «зір-мова-дія» для гуманоїдів — разом із навчальними даними й сценаріями оцінювання, для завантаження з Hugging Face і GitHub.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0446","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","openness"],"names":"NVIDIA Isaac GR00T N1"},{"id":"evt-0450","summary":"Журналіст Fortune запитав BMW, що роблять роботи Figure на її заводі в Південній Кароліні. За словами речника, до березня там працював один робот і лише в неробочі години, а потім той самий робот переніс ту саму обмежену операцію на живу лінію. Керівник Figure тим часом писав про флот у наскрізних операціях.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0445","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"Figure AI BMW Manufacturing Fortune"},{"id":"evt-0451","summary":"Двадцять команд гуманоїдів пробігли 21,0975 кілометра в пекінському районі Їчжуан разом із 12 тисячами людей. Першим серед роботів фінішував Tiangong Ultra за 2 години 40 хвилин 42 секунди, тричі змінивши батарею.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":9,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"Пекінський інноваційний центр гуманоїдної робототехніки Beijing Humanoid Robot Innovation Center Tiangong Ultra"},{"id":"evt-0452","summary":"RoboArena оцінює роботичні політики не сталим набором задач, а розподілено: оцінювачі в семи установах вільно обирають задачі, але зобов’язані проводити подвійно сліпі попарні порівняння. За понад 600 епізодів зіставили сім політик.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0442","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"RoboArena DROID"},{"id":"evt-0453","summary":"У Пекіні провели перші Всесвітні ігри гуманоїдних роботів: 280 команд із 16 країн і понад 500 роботів у 26 видах, що складалися з 538 окремих змагань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0451","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"Уряд Пекіна Beijing Municipal Government Всесвітні ігри гуманоїдних роботів World Humanoid Robot Games"},{"id":"evt-0454","summary":"Smart Analytics Global опублікувала числа постачань гуманоїдів: 19 100 одиниць у світі за перше півріччя 2026 року, на 272% більше за 5100 роком раніше, з AgiBot на 8400 одиницях і Unitree на 5900.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0443","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"Smart Analytics Global AgiBot Unitree Robotics"},{"id":"evt-0455","summary":"Unitree Robotics вийшла на ринок STAR Шанхайської біржі. За проспектом, 2025 року вона відвантажила 5 511 гуманоїдів, а її виторг склав 1,70 мільярда юанів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0454","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"Unitree Robotics Ринок STAR Шанхайської фондової біржі Shanghai Stock Exchange STAR Market"},{"id":"evt-0456","summary":"iRobot вийшла на біржу за ціною 24 долари за акцію, а в реєстраційній заяві розкрила, що за три роки продала понад 1,2 мільйона роботів-пилососів Roomba і що вони дали 73,8% виторгу за 2004 рік.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0204","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","economy"],"names":"iRobot Roomba"},{"id":"evt-0457","summary":"Ашутош Саксена, Джастін Дрімаєр, Джастін Кернс і Ендрю Ин навчили алгоритм знаходити точку захвату просто на зображенні, тренуючи його лише на синтетичних картинках; на справжніх предметах, яких не було в навчанні, робот підняв 87,5% спроб.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0429","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Stanford University STAIR"},{"id":"evt-0458","summary":"IEEE Spectrum навів цифри розгортань Kiva Systems: 500 роботів на складі Staples площею 30 тисяч квадратних метрів, сотні в розподільчому центрі Walgreens; 600 відборів на годину проти 200-400 у конвеєрного складу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","labour"],"names":"Kiva Systems"},{"id":"evt-0459","summary":"Програма Learning Locomotion поставила шість команд на однакового чотириногого робота LittleDog і міряла їх числом: за фазами треба було долати дедалі вищі перешкоди дедалі швидше, за порогами, які DARPA встановила наперед.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation","defence"],"names":"DARPA LittleDog Boston Dynamics"},{"id":"evt-0460","summary":"Willow Garage роздала 11 роботів PR2 загальною вартістю понад 4,4 мільйона доларів одинадцятьом установам, обраним із 78 заявок, разом зі спільним програмним стеком.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0426","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment","evaluation"],"names":"Willow Garage Willow Garage PR2"},{"id":"evt-0461","summary":"У вересні 1940 року Норберт Вінер запропонував свої послуги Ванневарові Бушу, який вів воєнні дослідження США, і взявся за задачу зенітників: передбачити, де літак опиниться, коли до нього долетить снаряд. 1 грудня NDRC уклав із MIT контракт, і разом з інженером Джуліаном Біґелоу Вінер будував предиктор, що рахував майбутнє положення цілі з її минулого курсу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":false,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0058","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","defence"],"names":"Норберт Вінер Norbert Wiener Джуліан Біґелоу Julian Bigelow MIT"},{"id":"evt-0462","summary":"1 липня 1958 року перший обчислювальний центр AN/FSQ-7 оголошено бойовим на базі Макгвайр. Машина приймала дані радарів, зводила з них цілісну повітряну картину і наводила засоби ураження на цілі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0091","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","compute"],"names":"SAGE MIT Lincoln Laboratory IBM MIT"},{"id":"evt-0463","summary":"Виробництво почалося 1978 року, а 1980-го систему вперше встановили на авіаносці USS Coral Sea. Phalanx сам шукає, виявляє, оцінює, супроводжує, обстрілює ціль і оцінює результат — без стороннього втручання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0466","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","embodiment"],"names":"Phalanx CIWS United States Navy"},{"id":"evt-0464","summary":"17 січня 1991 року есмінець USS Paul F. Foster випустив залп Tomahawk у відкривальному ударі війни — перше бойове застосування цієї ракети. На кінцевій ділянці ракета наводилася системою DSMAC, яка звіряла те, що бачила камера, зі збереженими наперед еталонними сценами місцевості.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["defence"],"names":"BGM-109 Tomahawk United States Navy"},{"id":"evt-0465","summary":"Планувальник перевезень, зроблений за десять тижнів під час операції «Щит пустелі», працював у Транспортному командуванні США та Європейському командуванні всю зиму 1990–91 років. Він переробляв плани перекидання військ і вантажів у темпі, у якому вони змінювалися.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0136","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","economy"],"names":"DART DARPA United States Transportation Command"},{"id":"evt-0466","summary":"21 листопада 2012 року заступник міністра оборони Ештон Картер видав директиву 3000.09. Вона дала означення автономній системі озброєння і зобов'язала проєктувати такі системи так, щоб командири й оператори могли застосовувати належний рівень людського судження щодо застосування сили.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[],"media":[],"tags":["defence","governance"],"names":"United States Department of Defense Ештон Картер Ashton Carter Government of the United States"},{"id":"evt-0467","summary":"26 квітня 2017 року заступник міністра оборони Роберт Ворк підписав записку про створення Міжфункціональної групи алгоритмічної війни, щоб «прискорити інтеграцію великих даних і машинного навчання» в міністерстві. Її першим завданням було автоматизувати обробку відео з безпілотників для кампанії проти ІДІЛ.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["defence"],"names":"Project Maven United States Department of Defense Роберт О. Ворк Robert O. Work"},{"id":"evt-0468","summary":"1 червня 2018 року керівниця хмарного підрозділу Дайан Ґрін оголосила співробітникам, що контракт із Project Maven не продовжуватимуть. 7 червня Сундар Пічаї опублікував принципи, у яких Google зобов'язалася не створювати ШІ для зброї та для стеження поза міжнародними нормами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0467","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","safety"],"names":"Google Сундар Пічаї Sundar Pichai Дайан Ґрін Diane Greene Project Maven"},{"id":"evt-0469","summary":"15–16 лютого 2023 року на саміті REAIM у Гаазі США оприлюднили Політичну декларацію про відповідальне військове застосування штучного інтелекту й автономності. Станом на 27 листопада 2024 року її підтримали 58 держав, серед них Україна.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["defence","governance"],"names":"United States Department of State Government of the United States"},{"id":"evt-0470","summary":"22 грудня 2023 року Генеральна Асамблея ухвалила резолюцію 78/241: 152 голоси за, 4 проти, 11 утрималися. Резолюція доручила Генеральному секретареві зібрати думки держав щодо смертоносних автономних систем озброєння і звітувати Асамблеї на наступній сесії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0469","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","governance"],"names":"United Nations General Assembly"},{"id":"evt-0471","summary":"10 січня 2024 року OpenAI переписала політики використання. До того сторінка забороняла «діяльність із високим ризиком фізичної шкоди», зокрема «розробку зброї» і «військове застосування й війну». Суцільна заборона на військове застосування зникла.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["defence","governance"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0472","summary":"17 квітня 2024 року DARPA оприлюднила результат програми Air Combat Evolution: літак X-62A VISTA під керуванням алгоритмів вів ближній повітряний бій проти F-16 із пілотом. Польоти відбувалися з грудня 2022 до вересня 2023 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0210","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","embodiment"],"names":"X-62A VISTA DARPA"},{"id":"evt-0473","summary":"7 листопада 2024 року Anthropic, Palantir і AWS оголосили, що моделі Claude 3 і 3.5 стають доступні на платформі Palantir у середовищі шостого рівня впливу — акредитованому для даних із грифом до «таємно».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["defence"],"names":"Anthropic Palantir Technologies Amazon Claude 3 Claude 3.5 Sonnet Шьям Санкар Shyam Sankar"},{"id":"evt-0474","summary":"4 лютого 2025 року Google оновила принципи ШІ, прибравши з них перелік застосувань, якими компанія не займатиметься, — зокрема зброю і стеження. Натомість з'явилося формулювання про розробку там, де «ймовірна загальна користь істотно переважає передбачувані ризики».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0468","type":"related"},{"targetId":"evt-0471","type":"extends"}],"media":[],"tags":["defence","safety"],"names":"Google Деміс Гассабіс Demis Hassabis"},{"id":"evt-0475","summary":"У червні 2025 року Anthropic оголосила Claude Gov — набір моделей, зроблених для клієнтів національної безпеки США. За словами компанії, вони вже розгорнуті в агенціях найвищого рівня, а доступ мають лише ті, хто працює в класифікованих середовищах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0473","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence"],"names":"Anthropic Claude Gov"},{"id":"evt-0476","summary":"14 липня 2025 року Управління цифрових технологій і ШІ Пентагону оголосило контракти з Anthropic, Google і xAI — по 200 мільйонів доларів стелі кожен. Місяцем раніше, 17 червня, такий самий контракт отримала OpenAI.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0475","type":"extends"}],"media":[],"tags":["defence","economy"],"names":"Chief Digital and Artificial Intelligence Office Anthropic Google xAI OpenAI"},{"id":"evt-0477","summary":"Переговори зайшли в глухий кут через вимогу дозволити «всі законні використання» Claude: Anthropic не знімала заборон на повністю автономну зброю й масове стеження за американцями. 27 лютого 2026 року міністр війни Піт Гегсет доручив визнати компанію ризиком для національної безпеки в ланцюгу постачання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0423","type":"related"},{"targetId":"evt-0476","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["defence","governance"],"names":"Anthropic United States Department of Defense Піт Гегсет Pete Hegseth Government of the United States"},{"id":"evt-0478","summary":"27 серпня 2026 року суддя Ріта Лін ухвалила на користь Anthropic рішення без повного розгляду: визнання компанії ризиком у ланцюгу постачання було незаконною помстою за Першою поправкою, порушило належну правову процедуру за П'ятою поправкою і було свавільним. Суддя скасувала це визнання й назавжди заборонила застосовувати заходи проти компанії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0477","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","defence"],"names":"Anthropic United States Department of Defense Ріта Лін Rita Lin"},{"id":"evt-0479","summary":"7 вересня 2017 року Microsoft і Facebook спільно оголосили відкритий формат обміну нейромережами. Навчену модель стало можливо перенести між фреймворками, не переписуючи її.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0234","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","openness"],"names":"ONNX Microsoft Meta Ерік Бойд Eric Boyd"},{"id":"evt-0480","summary":"17 листопада 2018 року Hugging Face випустила бібліотеку, спершу названу pytorch-pretrained-bert. Вона давала доступ до попередньо навчених трансформерних моделей через єдиний інтерфейс — двома рядками коду замість власної реалізації.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["tools","openness"],"names":"Transformers Hugging Face Томас Вольф Thomas Wolf"},{"id":"evt-0481","summary":"7 грудня 2018 року з'явився перший публічний випуск JAX — бібліотеки, що бере звичайний код на Python і NumPy та застосовує до нього перетворення: диференціювання, компіляцію, векторизацію, розпаралелення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0230","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"JAX Google"},{"id":"evt-0482","summary":"25 жовтня 2022 року вийшов перший випуск LangChain — бібліотеки для побудови застосунків із мовних моделей через композицію. Власний опис: «Building applications with LLMs through composability».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0017","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools","agents"],"names":"LangChain Гаррісон Чейз Harrison Chase"},{"id":"evt-0483","summary":"19 червня 2023 року вийшов перший випуск vLLM — рушія для обслуговування мовних моделей. У його основі PagedAttention: керування кешем ключів і значень за зразком сторінкової віртуальної пам'яті операційних систем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["tools","compute"],"names":"vLLM Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Усок Квон Woosuk Kwon Йон Стойка Ion Stoica"},{"id":"evt-0484","summary":"20 травня 2025 року армія США надала Palantir модифікацію на 795 мільйонів доларів за ліцензії на Maven Smart System, піднявши стелю контракту приблизно до 1,3 мільярда до 2029 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0467","type":"related"},{"targetId":"evt-0473","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","economy"],"names":"Palantir Technologies United States Department of Defense Chief Digital and Artificial Intelligence Office"},{"id":"evt-0485","summary":"Дифузійна модель розшумлення досягла якості зображень, яка доти належала змагальним мережам.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0010","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0051","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["generative","theory"],"names":"Джонатан Хо Jonathan Ho Пітер Аббел Pieter Abbeel Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0486","summary":"У лютому 1980 року Девід Марр та Еллен Гілдрет опублікували теорію виявлення країв. Зображення згортається з лапласіаном гаусіана, а край позначається там, де результат переходить через нуль. Фільтр застосовують на кількох ширинах — у статті показано w = 6, 12 і 24 пікселі — і нулі визнають краєм, коли вони збігаються в каналах сусідніх розмірів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0107","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","science"],"names":"Девід Марр David Marr Еллен Гілдрет Ellen Hildreth MIT"},{"id":"evt-0487","summary":"У квітні 1981 року Брюс Лукас і Такео Канаде показали метод суміщення двох зображень, який не перебирає можливі зсуви, а користується просторовим градієнтом яскравості, щоб на кожному кроці виправити поточну оцінку зсуву. Повний перебір зсувів у діапазоні M × M на зображенні N × N коштує O(M²N²); цей метод збігається в середньому за O(M² log N) кроків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Брюс Лукас Bruce Lucas Bruce D. Lucas Такео Канаде Takeo Kanade Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0488","summary":"У червні 1981 року Мартін Фішлер і Роберт Боллс опублікували RANSAC. Замість того щоб усереднювати всі виміри, метод бере мінімальну кількість точок, потрібну для гіпотези, будує модель і рахує, скільки решти з нею узгоджується. У досліді з двадцяти орієнтирів, п'ять із яких були грубо помилковими, метод знайшов правильний розв'язок з другої трійки точок і не взяв жодної помилкової.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Мартін Фішлер Martin Fischler Martin A. Fischler Роберт Боллс Robert Bolles Robert C. Bolles SRI International RANSAC"},{"id":"evt-0489","summary":"Бертольд Горн і Браян Шанк показали, що швидкість руху не можна визначити локально: у кожній точці є один вимір і дві невідомі. Вони додали другу умову — вимогу, щоб поле швидкостей змінювалося плавно майже скрізь, — і звели оцінку руху до мінімізації одного функціонала на всьому зображенні. Стаття вийшла у серпні 1981 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0487","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Бертольд Горн Berthold Horn Berthold K. P. Horn Браян Шанк Brian Schunck Brian G. Schunck MIT"},{"id":"evt-0490","summary":"10 вересня 1981 року Крістофер Лонге-Гіггінс опублікував у Nature алгоритм, що відновлює тривимірну будову сцени й взаємне положення двох ракурсів із самих лише відповідностей між точками двох знімків. Вісім пар відповідних точок дають систему лінійних рівнянь, і цього досить — без жодних відомостей про те, як стояли камери.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Г. Крістофер Лонге-Гіггінс H. Christopher Longuet-Higgins Christopher Longuet-Higgins Сассекський університет University of Sussex"},{"id":"evt-0491","summary":"У листопаді 1986 року Джон Кенні записав виявлення країв як задачу оптимізації трьох величин: відношення сигнал/шум, точності положення відгуку й відсутності кількох відгуків на один край. Розв'язавши її чисельно, він показав, що між виявленням і локалізацією є принцип невизначеності, і що оптимальний оператор добре наближається першою похідною гаусіана.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0486","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон Кенні John Canny John F. Canny MIT"},{"id":"evt-0492","summary":"У січні 1991 року Метью Терк і Алекс Пентленд описали систему, що знаходить голову в кадрі й упізнає людину майже в реальному часі. Обличчя проєктують у простір власних векторів навчальної вибірки — тих самих «власних облич», — і впізнавання зводиться до порівняння кількох коефіцієнтів, а не до відновлення тривимірної форми носа чи очей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Метью Терк Matthew Turk Matthew A. Turk Алекс Пентленд Alex Pentland Alex P. Pentland MIT Eigenfaces"},{"id":"evt-0493","summary":"У листопаді 1992 року Карло Томазі й Такео Канаде показали: якщо скласти координати P точок, простежених через F кадрів, в одну матрицю 2F × P, то за ортографічної проєкції й без шуму ця матриця має ранг рівно три. Сингулярний розклад розділяє її на рух камери й форму сцени — одним обчисленням на всю послідовність, без накопичення похибки від кадру до кадру.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0490","type":"related"},{"targetId":"evt-0487","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Карло Томазі Carlo Tomasi Такео Канаде Takeo Kanade Корнельський університет Cornell University Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0494","summary":"У вересні 1996 року відбулося третє й останнє оцінювання FERET. Протокол вимагав зіставити набір із 3323 зображень із набором із 3816 — близько 12.6 мільйона порівнянь — на базі з 14 126 знімків 1199 осіб, зібраній незалежно від розробників алгоритмів. Результати рахували окремо для знімків того самого дня, різних днів і з розривом понад рік.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0492","type":"extends"},{"targetId":"evt-0216","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data","defence"],"names":"П. Джонатон Філліпс P. Jonathon Phillips Гаррі Векслер Harry Wechsler NIST Дослідна лабораторія Армії США United States Army Research Laboratory ARL Університет Джорджа Мейсона George Mason University FERET"},{"id":"evt-0495","summary":"У вересні 1999 року Девід Лоу показав SIFT: стійкі точки шукають як екстремуми в піраміді різниць гаусіанів, а околицю кожної описують вектором із гістограм напрямків градієнта. На двадцяти зображеннях і приблизно 15 тисячах точок 85.4 % точок знаходилися на місці після повороту на 20°, 85.1 % після зміни масштабу вдвічі й 90.3 % після додавання 10 % шуму.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Девід Лоу David Lowe David G. Lowe Університет Британської Колумбії University of British Columbia UBC SIFT"},{"id":"evt-0496","summary":"У жовтні 2003 року Ендрю Девісон показав систему, у якій одна рухома камера водночас визначає власне положення й будує карту околиці — у темпі надходження кадрів, 30 разів на секунду. Розширений фільтр Калмана тримає в одному векторі стану позу камери та тривимірні координати орієнтирів, а нові точки вводяться в карту через розподіл гіпотез глибини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0493","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["embodiment","theory"],"names":"Ендрю Девісон Andrew Davison Andrew J. Davison Оксфордський університет University of Oxford MonoSLAM"},{"id":"evt-0497","summary":"Лі Фей-Фей, Роб Фергюс і П'єтро Перона зібрали набір зі 101 категорії предметів плюс клас фону й показали баєсівський метод, що вчиться з кількох прикладів. До того розпізнавання предметних класів перевіряли здебільшого на одному-двох класах, у Вебера з колегами — на чотирьох, у Фергюса з колегами — на шести; автори називають набір у п'ятнадцять разів більшим за все попереднє.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0216","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Фей-Фей Лі Fei-Fei Li Роб Фергюс Rob Fergus П'єтро Перона Pietro Perona Каліфорнійський технологічний інститут California Institute of Technology Caltech Caltech-101"},{"id":"evt-0498","summary":"11 квітня 2005 року в Саутгемптоні оголосили результати першого змагання PASCAL Visual Object Classes. Чотири класи — мотоцикли, велосипеди, люди й автомобілі; дві задачі — сказати, чи є об'єкт на знімку, і вказати рамку навколо нього. Заявилося дванадцять колективів, шестеро доповіли на воркшопі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0497","type":"related"},{"targetId":"evt-0216","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"Марк Еверінгем Mark Everingham Ендрю Зіссерман Andrew Zisserman Крістофер К. І. Вільямс Christopher K. I. Williams Люк ван Гол Luc Van Gool Оксфордський університет University of Oxford Единбурзький університет University of Edinburgh Мережа PASCAL PASCAL Network of Excellence PASCAL VOC"},{"id":"evt-0499","summary":"У червні 2005 року Навніт Далал і Білл Тріггс показали, що щільна сітка гістограм орієнтованих градієнтів із нормалізацією в перекривних блоках разом із лінійним методом опорних векторів виявляє людей на зображенні щонайменше вдесятеро точніше за наявні набори ознак. Разом із методом вони випустили набір INRIA Person із 1805 знімків людей розміром 64 × 128.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0201","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0495","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Навніт Далал Navneet Dalal Білл Тріггс Bill Triggs Inria HOG INRIA Person Dataset"},{"id":"evt-0500","summary":"У травні 2006 року Герберт Бай, Тінне Тейтелаарс і Люк Ван Гол показали SURF. Гаусові ядра замінено на прямокутні коробкові фільтри, які рахуються за сталий час через інтегральне зображення, детектор побудовано на визначнику матриці Гессе, а дескриптор скорочено до 64 чисел. На одному й тому самому зображенні 800 × 640 виявлення разом з описом зайняло 354 мс проти 1036 мс у SIFT.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0495","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Герберт Бай Herbert Bay Тінне Тейтеларс Tinne Tuytelaars Люк ван Гол Luc Van Gool ETH Zurich Левенський католицький університет Katholieke Universiteit Leuven KU Leuven SURF"},{"id":"evt-0501","summary":"У листопаді 2007 року Георг Кляйн і Девід Мюррей показали PTAM: стеження за камерою і побудова карти перестали бути одним обчисленням і роз'їхалися у два паралельні потоки на двоядерному комп'ютері. Потік стеження встигає за кожним кадром, а потік картування в цей час рахує пакетну оптимізацію на ключових кадрах — і карта виростає до тисяч точок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0496","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment","theory"],"names":"Георг Кляйн Georg Klein Девід Маррей David Murray David W. Murray Оксфордський університет University of Oxford PTAM"},{"id":"evt-0502","summary":"13–14 вересня 2000 року в Лісабоні одинадцять дослідницьких систем розібрали той самий текст на групи слів, на тих самих 211 727 навчальних і 47 377 тестових токенах, і порахувалися одним спільним скриптом. Найкраща дала F 93,48 проти 77,07 у простої базової лінії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0169","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"CoNLL-2000 — набір для чанкінгу CoNLL-2000 chunking dataset CoNLL-2000 CoNLL-2000 shared task Ерік Ф. Тьонг Кім Санг Erik F. Tjong Kim Sang Забіне Бухгольц Sabine Buchholz Association for Computational Linguistics"},{"id":"evt-0503","summary":"У липні 2002 року четверо дослідників IBM показали спосіб оцінювати машинний переклад без людини: рахувати збіги ланцюжків завдовжки від одного до чотирьох слів із людськими еталонами, зі штрафом за надто коротку відповідь. На п'яти системах бал корелював із оцінками суддів на 0,99.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0135","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation","tools"],"names":"BLEU Bilingual Evaluation Understudy Кішор Папінені Kishore Papineni Салім Рукос Salim Roukos IBM Association for Computational Linguistics"},{"id":"evt-0504","summary":"8–9 червня 2006 року чотирнадцять команд з одинадцяти установ перекладали між англійською, французькою, німецькою та іспанською на корпусі Europarl. Уперше в цьому змаганні виходи оцінили і BLEU, і люди — близько 180 годин праці самих учасників, — і два оцінювання розійшлися.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0503","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"WMT — спільне завдання WMT shared task WMT WMT-06 Workshop on Statistical Machine Translation Europarl Europarl corpus Філіпп Кен Philipp Koehn Крістоф Монц Christof Monz Единбурзький університет University of Edinburgh"},{"id":"evt-0505","summary":"16 червня 2016 року Стенфорд опублікував набір із 107 785 питань, складених краудворкерами до 536 статей Вікіпедії, де відповіддю є відрізок самого абзацу. Власна модель авторів дала 51,0 F1, людина на тесті — 86,8.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0203","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","data","labour"],"names":"SQuAD Stanford Question Answering Dataset SQuAD 1.0 SQuAD 1.1 Пранав Раджпуркар Pranav Rajpurkar Персі Лян Percy Liang Stanford University Wikipedia"},{"id":"evt-0506","summary":"20 квітня 2018 року дослідники з Нью-Йоркського університету зібрали дев'ять наявних задач розуміння мови під один лідерборд із закритими тестовими даними й одним усередненим балом. Найкраща базова лінія самої статті дала 60,3.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0012","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"GLUE General Language Understanding Evaluation Алекс Ван Alex Wang Семюел Р. Боумен Samuel R. Bowman Нью-Йоркський університет New York University NYU"},{"id":"evt-0507","summary":"11 червня 2018 року до SQuAD дописали 53 775 питань, на які абзац відповіді не містить, складених краудворкерами так, щоб вони скидалися на відповідні. Найкраща модель упала з 85,8 до 66,3 F1, тоді як людина трималася на 89,5.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0505","type":"extends"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"SQuAD 2.0 Пранав Раджпуркар Pranav Rajpurkar Робін Цзя Robin Jia Персі Лян Percy Liang Stanford University"},{"id":"evt-0508","summary":"2 травня 2019 року автори GLUE визнали власний набір вичерпаним і випустили складніший, лишивши з дев'яти завдань два. Людську оцінку вклали в сам випуск: 89,6 проти 69,7 у найкращої базової лінії. 6 січня 2021 року DeBERTa стояла нагорі з 90,3.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0506","type":"extends"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"SuperGLUE Алекс Ван Alex Wang Семюел Р. Боумен Samuel R. Bowman Нью-Йоркський університет New York University NYU DeBERTa"},{"id":"evt-0509","summary":"7 вересня 2020 року вийшов тест із 15 908 питань із чотирма варіантами відповіді в 57 дисциплінах — від елементарної математики до професійної медицини й права, — який модель має складати без донавчання. GPT-3 на 175 мільярдів параметрів дала 43,9 % при 25 % у випадкового вгадування.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"MMLU Massive Multitask Language Understanding Ден Гендрікс Dan Hendrycks Джейкоб Стейнгардт Jacob Steinhardt Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley GPT-3"},{"id":"evt-0510","summary":"18 квітня 2021 року вийшов перший опис корпусу C4 — 156 мільярдів токенів, 365 мільйонів документів, — на якому навчали моделі T5. Фільтр «поганих слів» викидав афроамериканську англійську з часткою 42 % проти 6,2 % для білої, а в усіх п'яти перевірених тестових наборах знайшлися дослівні збіги.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0506","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data","harm","openness"],"names":"C4 — корпус C4 corpus C4 Colossal Clean Crawled Corpus C4.EN Джессі Додж Jesse Dodge Метт Гарднер Matt Gardner Allen Institute for AI AI2 Allen Institute for Artificial Intelligence Вашингтонський університет University of Washington UW"},{"id":"evt-0511","summary":"9 червня 2022 року 442 автори зі 132 установ виклали 204 завдання, свідомо дібрані так, щоб бути за межами того, що моделі вміють. Прогін через розміри від мільйонів до сотень мільярдів параметрів показав, що якість подекуди росте стрибком на певному масштабі, а подекуди цей стрибок дає крихка метрика.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0014","type":"extends"}],"media":[],"tags":["evaluation","openness","theory"],"names":"BIG-bench Beyond the Imitation Game benchmark Google GPT-3"},{"id":"evt-0512","summary":"16 листопада 2022 року Стенфордський центр досліджень базових моделей прогнав тридцять моделей від дванадцяти організацій через сорок два сценарії, міряючи сім речей замість однієї. До того моделі в середньому оцінювали лише на 17,9 % цих сценаріїв; після прогону — на 96,0 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0509","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","openness","harm"],"names":"HELM Holistic Evaluation of Language Models Персі Лян Percy Liang Ріші Боммасані Rishi Bommasani Stanford CRFM Stanford Center for Research on Foundation Models CRFM Center for Research on Foundation Models Stanford University"},{"id":"evt-0513","summary":"3 травня 2023 року LMSYS відкрила майданчик, де відвідувач пише власний запит, дістає дві відповіді від неназваних моделей і голосує за кращу. Перший лідерборд стояв на 4,7 тисячі голосів за тиждень і поставив нагору Vicuna-13B з 1169 очками Elo.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0512","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation","openness"],"names":"Chatbot Arena LMSYS Chatbot Arena LMArena Ляньмінь Чжен Lianmin Zheng Вей-Лінь Цзян Wei-Lin Chiang Йон Стойка Ion Stoica LMSYS Org LMSYS Large Model Systems Organization Vicuna-13B Vicuna vicuna-13b"},{"id":"evt-0514","summary":"Увечері 2 листопада 2005 року Amazon відкрила бета-тестування майданчика, де замовник публікує дрібне завдання програмним викликом, а виконує його людина. На запуску вже були документація для розробників, WSDL-файл і набір інструментів замовника.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0006","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","labour","economy"],"names":"Amazon Mechanical Turk MTurk AMT Mechanical Turk Amazon Джефф Барр Jeff Barr"},{"id":"evt-0515","summary":"У квітні 2010 року п'ятеро дослідників з Каліфорнійського університету в Ірвайні звели шість опитувань працівників Mechanical Turk за двадцять місяців. Частка працівників з Індії зросла з 5 % у листопаді 2008 року до 36 % роком пізніше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0514","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["labour","data"],"names":"Джоел Росс Joel Ross Ліллі Ірані Lilly Irani University of California, Irvine UC Irvine UCI Amazon Mechanical Turk MTurk AMT Mechanical Turk"},{"id":"evt-0516","summary":"23 січня 2012 року Common Crawl Foundation оголосив, що його архів обходу вебу — п'ять мільярдів сторінок — розміщено в Amazon Public Data Sets. Зберігання оплачує Amazon, користувач платить лише за власні обчислення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0238","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"Common Crawl Foundation Common Crawl Ґіл Ельбаз Gil Elbaz Amazon"},{"id":"evt-0517","summary":"14 грудня 2017 року вийшов препринт, у якому погодинну оплату на Mechanical Turk виміряли не опитуванням, а записом роботи: 2 676 працівників, 3,8 мільйона завдань. Медіана становила близько 2 доларів на годину, і лише 4 % заробляли більше за федеральний мінімум США 7,25 долара.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0515","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["labour","data","economy"],"names":"Котаро Хара Kotaro Hara Крісті Мілланд Kristy Milland Carnegie Mellon University Amazon Mechanical Turk MTurk AMT Mechanical Turk"},{"id":"evt-0518","summary":"23 жовтня 2019 року Google випустив C4 — близько 750 ГБ англомовного тексту, зробленого з одного місячного зрізу Common Crawl за квітень 2019 року. Корпус роздавали через TensorFlow Datasets разом зі статтею про моделі T5.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0516","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0510","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"C4 — корпус C4 corpus C4 Colossal Clean Crawled Corpus C4.EN Google Колін Раффел Colin Raffel Common Crawl Foundation Common Crawl"},{"id":"evt-0519","summary":"31 грудня 2020 року незалежна група EleutherAI випустила The Pile — англомовний корпус на 825,18 гібібайта, зібраний із двадцяти двох окремих наборів. Найбільший з них, веб-обхід Pile-CC, дає 227,12 ГіБ, тобто менш ніж п'яту частину.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0518","type":"extends"},{"targetId":"evt-0356","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","openness","governance"],"names":"The Pile Pile EleutherAI Лео Гао Leo Gao Стелла Бідерман Stella Biderman"},{"id":"evt-0520","summary":"20 серпня 2021 року неприбуткова мережа LAION виклала 400 мільйонів англомовних пар «зображення — текст», витягнутих із Common Crawl. Пари відбирала модель CLIP: лишалися ті, де косинусна схожість тексту й зображення була не нижчою за 0,3.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0015","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0516","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["data","openness","generative"],"names":"LAION-400M LAION LAION e.V. Крістоф Шуман Christoph Schuhmann"},{"id":"evt-0521","summary":"31 березня 2022 року LAION виклала 5,85 мільярда пар «зображення — текст», у чотирнадцять разів більше за LAION-400M. Англійською — 2,3 мільярда пар, ще 2,2 мільярда — понад сотнею інших мов, і близько мільярда — без визначеної мови.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0520","type":"extends"},{"targetId":"evt-0244","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","openness","generative"],"names":"LAION-5B Re-LAION-5B LAION LAION e.V. Ромен Бомон Romain Beaumont Крістоф Шуман Christoph Schuhmann"},{"id":"evt-0522","summary":"6 грудня 2022 року консорціум BigScience описав ROOTS — багатомовний корпус на 1,6 ТБ, що охоплює 59 мов: 46 природних і 13 мов програмування. 62 % його обсягу в байтах походить із каталогу 252 джерел, які вибрали й задокументували учасники, а не автоматичний обхід.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0519","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"The ROOTS corpus ROOTS BigScience Workshop BigScience Hugging Face Юго Лоренсон Hugo Laurencon Hugo Laurençon Стелла Бідерман Stella Biderman"},{"id":"evt-0523","summary":"18 січня 2023 року TIME оприлюднив розслідування: фільтр токсичного вмісту для ChatGPT навчали на текстах, розмічених працівниками підрядника Sama в Найробі за 1,32-2 долари на годину. OpenAI платила Sama 12,50 долара за ту саму годину.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0517","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["labour","harm","safety"],"names":"Біллі Перріго Billy Perrigo TIME OpenAI Sama Samasource"},{"id":"evt-0524","summary":"20 грудня 2023 року Девід Тіл зі Stanford Internet Observatory оприлюднив перевірку LAION-5B: 3 226 записів із підозрою на матеріали сексуального насильства над дітьми. LAION зняла з роздачі LAION-5B і LAION-400M і повернула набір лише у серпні 2024 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0521","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["harm","data","safety"],"names":"Девід Тіл David Thiel Stanford Internet Observatory SIO LAION-5B Re-LAION-5B LAION LAION e.V."},{"id":"evt-0525","summary":"19 жовтня 2023 року стенфордський центр CRFM оцінив десятьох найбільших розробників базових моделей за сотнею показників прозорості. Середній бал — 37 зі 100, найвищий у Meta (54), найнижчий в Amazon (12).","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0519","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0523","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data","governance"],"names":"Stanford CRFM Stanford Center for Research on Foundation Models CRFM Center for Research on Foundation Models Ріші Боммасані Rishi Bommasani Персі Лян Percy Liang"},{"id":"evt-0526","summary":"6 серпня 2024 року чотири дослідники з Берклі та Google DeepMind виміряли, скільки дає обчислення під час відповіді. На задачах, де менша модель уже має ненульовий успіх, вона з такими обчисленнями обійшла модель у 14 разів більшу за тієї самої сумарної кількості операцій.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0308","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","search","compute"],"names":"Чарлі Снелл Charlie Snell Авірал Кумар Aviral Kumar Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley DeepMind"},{"id":"evt-0527","summary":"31 липня 2024 року група зі Стенфорда, Оксфорда й Google DeepMind показала, що частка розв'язаних задач росте з кількістю згенерованих спроб на чотирьох порядках. На SWE-bench Lite DeepSeek-V2-Coder-Instruct піднявся з 15,9 % за однієї спроби до 56 % за 250.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0526","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","search","compute"],"names":"Бредлі Браун Bradley Brown Азалія Мірхосейні Azalia Mirhoseini Stanford University Оксфордський університет University of Oxford DeepMind"},{"id":"evt-0528","summary":"5 лютого 2024 року DeepSeek описала Group Relative Policy Optimization — варіант PPO, який відмовляється від моделі-критика й бере базову лінію з розкиду оцінок у групі відповідей на той самий запит. Точність на MATH зросла з 46,8 % до 51,7 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Чжихун Шао Zhihong Shao Дая Го Daya Guo DeepSeek"},{"id":"evt-0529","summary":"11 січня 2024 року DeepSeek опублікувала архітектуру, у якій блок FFN ділиться на багато дрібних експертів, а частина з них завжди ввімкнена. DeepSeekMoE 16B обійшла LLaMA2 7B на більшості тестів, витрачаючи 39,6 % обчислень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0291","type":"related"},{"targetId":"evt-0317","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","compute","openness"],"names":"Дамай Дай Damai Dai Веньфен Лян Wenfeng Liang Liang Wenfeng DeepSeek"},{"id":"evt-0530","summary":"27 лютого 2024 року Microsoft Research і Університет Китайської академії наук показали мовну модель, кожна вага якої дорівнює −1, 0 або 1. На 3 мільярдах параметрів вона зрівнялася з повноточною LLaMA за перплексією, витрачаючи у 3,55 раза менше пам'яті GPU і працюючи у 2,71 раза швидше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0276","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Шумін Ма Shuming Ma Фуру Вей Furu Wei Microsoft University of Chinese Academy of Sciences UCAS"},{"id":"evt-0531","summary":"10 квітня 2024 року Google описала Infini-attention: локальна увага й довготривала стисла пам'ять в одному блоці трансформера. Модель на 1 мільярд параметрів, донавчена на відрізках у 5 тисяч токенів, знаходила ключ у послідовності на мільйон токенів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0294","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Цендсурен Мунхдалай Tsendsuren Munkhdalai Манаал Фарукі Manaal Faruqui Google"},{"id":"evt-0532","summary":"9 квітня 2024 року NVIDIA опублікувала RULER — набір із 13 завдань, який виміряв, на якій довжині модель насправді ще працює. З десяти перевірених моделей лише чотири витримали 32 тисячі токенів, хоча стільки або більше заявляли всі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0531","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","theory"],"names":"Чен-Пін Се Cheng-Ping Hsieh Борис Гінзбург Boris Ginsburg NVIDIA"},{"id":"evt-0533","summary":"24 липня 2024 року в Nature вийшла рецензована стаття, яка описала колапс моделі: коли покоління за поколінням навчають на тому, що згенерувало попереднє, хвости початкового розподілу зникають незворотно. Показано на мовних моделях, варіаційних автокодувальниках і сумішах гаусіан.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0272","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Ілля Шумайлов Ilia Shumailov Ярін Гал Yarin Gal Росс Андерсон Ross Anderson Оксфордський університет University of Oxford"},{"id":"evt-0534","summary":"2 січня 2024 року UCLA описала SPIN: модель учиться відрізняти власні відповіді попередньої ітерації від людських відповідей того самого набору SFT. Середній бал zephyr-7b-sft-full на Open LLM Leaderboard зріс із 58,14 до 63,16 за три ітерації, без жодної нової розмітки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0533","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Цзисян Чень Zixiang Chen Цюаньцюань Гу Quanquan Gu UCLA"},{"id":"evt-0535","summary":"6 травня 2024 року Принстон показав SWE-agent: не нову модель, а командне середовище, перероблене під мовну модель. GPT-4 Turbo у ньому розв'язав 12,47 % із 2294 задач SWE-bench проти 3,8 % у найкращого доти неінтерактивного підходу з пошуком.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0536","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents","tools","evaluation"],"names":"Джон Ян John Yang Офір Пресс Ofir Press Princeton University"},{"id":"evt-0536","summary":"1 липня 2024 року Іллінойський університет показав Agentless: жорсткий двокроковий конвеєр — знайти місце, потім полагодити, — без автономних викликів інструментів. На SWE-bench Lite він дав 27,33 % за 0,34 долара на задачу, найкраще й найдешевше серед відкритих підходів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0420","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents","tools","evaluation"],"names":"Чуньцю Стівен Ся Chunqiu Steven Xia Лінмін Чжан Lingming Zhang University of Illinois Urbana-Champaign UIUC"},{"id":"evt-0537","summary":"21 травня 2024 року Anthropic розклала активації Claude 3 Sonnet розрідженими автокодувальниками й дістала мільйони ознак, кожна з яких відповідає одному зрозумілому поняттю. Примусова активація ознаки змінювала поведінку моделі без жодної зміни ваг.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0295","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["safety","theory"],"names":"Адлі Темплтон Adly Templeton Кріс Ола Chris Olah Anthropic Claude 3"},{"id":"evt-0538","summary":"6 червня 2024 року OpenAI показала, що розкладання активацій на ознаки саме підкоряється законам масштабування. Автокодувальник на 16 мільйонів ознак навчено на активаціях GPT-4 за 40 мільярдів токенів, і мертвими лишилися 7 % ознак.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0537","type":"extends"}],"media":[],"tags":["safety","theory","compute"],"names":"Лео Гао Leo Gao Ілля Суцкевер Ilya Sutskever OpenAI"},{"id":"evt-0539","summary":"У грудневому випуску IEEE Transactions on Information Forensics and Security за 2012 рік Брендан Клер із колегами виміряв шість систем розпізнавання обличчя на 102 942 поліцейських знімках, поділених на вісім демографічних когорт. Найточніша з трьох комерційних систем упізнавала 88,7 % чорношкірих проти 94,4 % білих, 89,5 % жінок проти 94,4 % чоловіків і 91,7 % осіб 18–30 років проти 94,6 % осіб 30–50 років.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0201","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["harm","evaluation","data"],"names":"Брендан Клер Brendan F. Klare Brendan Klare Аніл Джейн Anil K. Jain Anil Jain Річард Вордер Брюгге Richard W. Vorder Bruegge Університет штату Мічиган Michigan State University MSU ФБР FBI Federal Bureau of Investigation Федеральне бюро розслідувань"},{"id":"evt-0540","summary":"23 травня 2016 року ProPublica опублікувала аудит COMPAS — шкали ризику рецидиву, яку суди США використовували в рішеннях про заставу й умовне звільнення. Видання взяло бали понад 7000 осіб, заарештованих в окрузі Бровард у Флориді 2013 і 2014 років, і звірило їх із новими обвинуваченнями за наступні два роки. Частка тих, кого позначено вищим ризиком і хто не вчинив нового злочину, склала 44,9 % серед чорношкірих підсудних проти 23,5 % серед білих.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["harm","evaluation"],"names":"ProPublica Джулія Енгвін Julia Angwin Джефф Ларсон Jeff Larson COMPAS Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions Northpointe Northpointe Inc."},{"id":"evt-0541","summary":"8 липня 2016 року дослідницький відділ Northpointe відповів на аудит ProPublica власним аналізом тих самих даних. Звіт Вільяма Дітеріха, Крістіни Мендоси й Тіма Бреннана показав, що площа під ROC-кривою шкали загального рецидиву в головній вибірці видання дорівнює 0,69 для чорношкірих і 0,69 для білих підсудних, а частка позначених вищим ризиком, які не вчинили нового злочину, була не вищою, а нижчою для чорношкірих: 37 % проти 41 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0540","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["harm","evaluation"],"names":"Northpointe Northpointe Inc. Вільям Дітеріх William Dieterich Тім Бреннан Tim Brennan COMPAS Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions ProPublica"},{"id":"evt-0542","summary":"19 вересня 2016 року Джон Клейнберг, Сендгіл Муллайнатан і Маніш Рагаван подали статтю, яка формалізувала три умови справедливості для шкал ризику й довела, що жодне призначення балів не задовольняє всі три одночасно — крім двох вироджених випадків: коли прогноз ідеальний або коли базові частоти в групах однакові. Стаття прямо називає суперечку навколо COMPAS як привід.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0540","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","harm","evaluation"],"names":"Джон Клейнберг Jon Kleinberg Сендгіл Муллайнатан Sendhil Mullainathan Маніш Рагаван Manish Raghavan Корнельський університет Cornell University Гарвардський університет Harvard University"},{"id":"evt-0543","summary":"21 січня 2018 року в збірнику першої конференції з чесності, підзвітності й прозорості вийшла праця Джой Буоламвіні й Тімніт Гебру. Вони показали, що два вживані набори для оцінювання складаються переважно зі світлошкірих людей — 79,6 % в IJB-A і 86,2 % в Adience, — зібрали збалансований набір на 1270 осіб і виміряли на ньому три комерційні класифікатори статі. Похибка на темношкірих жінках склала від 20,8 % до 34,7 %, на світлошкірих чоловіках — не більше 0,8 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0539","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["harm","evaluation","data"],"names":"Джой Буоламвіні Joy Buolamwini Тімніт Гебру Timnit Gebru MIT Media Lab Microsoft IBM Face++"},{"id":"evt-0544","summary":"21 травня 2019 року наглядова рада Сан-Франциско остаточно ухвалила постанову № 103-19 голосами 10 проти 1. Вона заборонила міським відомствам, зокрема поліції, діставати, зберігати й використовувати технологію розпізнавання обличчя чи отримані з неї відомості, а для будь-якої іншої техніки стеження запровадила попереднє схвалення радою зі звітом про вплив і щорічним аудитом контролера.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0543","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"Наглядова рада Сан-Франциско San Francisco Board of Supervisors Аарон Пескін Aaron Peskin"},{"id":"evt-0545","summary":"22 травня 2019 року Рада Організації економічного співробітництва й розвитку ухвалила рекомендацію OECD/LEGAL/0449 — п'ять ціннісних принципів відповідального поводження з надійним ШІ й п'ять порад урядам. Крім країн-членів, до неї приєдналися Аргентина, Бразилія, Колумбія, Коста-Рика, Перу й Румунія. Сама ОЕСР тоді називала це першими такими принципами, під якими підписалися уряди.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0269","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"ОЕСР OECD Organisation for Economic Co-operation and Development Організація економічного співробітництва та розвитку"},{"id":"evt-0546","summary":"19 грудня 2019 року Національний інститут стандартів і технологій США оприлюднив звіт NISTIR 8280 Патріка Гротера, Мей Нган і Кейї Ханаоки. Через 189 здебільшого комерційних алгоритмів від 99 розробників пропустили 18,27 мільйона зображень 8,49 мільйона людей із чотирьох урядових баз. Частка хибнопозитивних збігів між демографічними групами часто різниться у 10 і більше ніж у 100 разів, тоді як хибнонегативні різняться зазвичай менш ніж утричі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0494","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0543","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","harm"],"names":"NIST Патрік Гротер Patrick Grother Мей Нган Mei Ngan Кейї Ханаока Kayee Hanaoka"},{"id":"evt-0547","summary":"9 січня 2020 року поліція Детройта заарештувала Роберта Вільямса на газоні перед його будинком у Фармінгтон-Гіллз, на очах дружини й двох доньок. Підставою був хибний збіг розпізнавання обличчя за записом камери з крамниці Shinola, звідки в жовтні 2018 року винесли п'ять годинників. Вільямса звільнили близько 21-ї години наступного дня — приблизно через тридцять годин.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0546","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm"],"names":"Роберт Вільямс Robert Williams Robert Julian-Borchak Williams Поліція Детройта Detroit Police Department DPD ACLU American Civil Liberties Union Американський союз захисту громадянських свобод ACLU of Michigan"},{"id":"evt-0548","summary":"8 червня 2020 року генеральний директор IBM Арвінд Крішна надіслав п'ятьом членам Конгресу США лист із пропозиціями щодо поліцейської реформи, у якому повідомив: IBM більше не пропонує програмного забезпечення загального призначення для розпізнавання й аналізу облич. Компанія заявила, що заперечує проти використання будь-якої такої технології, зокрема чужої, для масового стеження, расового профілювання й порушення прав людини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0543","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","economy"],"names":"IBM Арвінд Крішна Arvind Krishna Конгрес США United States Congress"},{"id":"evt-0549","summary":"10 червня 2020 року Amazon оголосила річний мораторій на використання поліцією її технології розпізнавання обличчя. Доступ зберегли для організацій Thorn, Міжнародного центру зниклих і експлуатованих дітей та Marinus Analytics, які шукають жертв торгівлі людьми й зниклих дітей. Компанія пояснила, що рік має дати Конгресу час ухвалити правила.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0548","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","economy"],"names":"Amazon Amazon Rekognition Rekognition"},{"id":"evt-0550","summary":"2 грудня 2020 року закінчилася робота Тімніт Гебру в Google, де вона була старшою науковою співробітницею і співкерівницею групи з етичного ШІ. Приводом стала вимога керівництва відкликати неопубліковану статтю про ризики великих мовних моделей. Google написала, що приймає її відставку; сама Гебру заявила, що її звільнили. Петицію на її підтримку підписали 2695 працівників Google і 4302 зовнішні підписанти.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["labour","harm"],"names":"Тімніт Гебру Timnit Gebru Google Джеффрі Дін Jeffrey Dean"},{"id":"evt-0551","summary":"2 лютого 2021 року уповноважений із приватності Канади разом із комісіями Квебеку, Британської Колумбії й Альберти оприлюднив висновки спільного розслідування щодо Clearview AI. Регулятори встановили, що збирання понад трьох мільярдів зображень з мережі без згоди не підпадає під виняток про загальнодоступні відомості й не має належної мети, і назвали це тривалим масовим наглядом за всіма, чиї обличчя потрапили до бази.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0520","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["governance","data","harm"],"names":"Уповноважений із питань приватності Канади Office of the Privacy Commissioner of Canada OPC Clearview AI Clearview AI, Inc. Королівська канадська кінна поліція Royal Canadian Mounted Police RCMP"},{"id":"evt-0552","summary":"У березні 2021 року в матеріалах конференції ACM FAccT '21 вийшла стаття Емілі Бендер, Тімніт Гебру, Анджеліни Макміллан-Мейджор і четвертої авторки під псевдонімом. Чотирнадцять сторінок питають, наскільки великою модель бути завелика, і називають чотири напрями ризику: екологічна й фінансова ціна навчання, непідйомні для розуміння навчальні дані, приписування моделі розуміння, якого в неї немає, і шкода від тексту, що вона породжує.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0550","type":"related"},{"targetId":"evt-0238","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["safety","data","harm"],"names":"Емілі Бендер Emily M. Bender Emily Bender Тімніт Гебру Timnit Gebru Анджеліна Макміллан-Мейджор Angelina McMillan-Major Вашингтонський університет University of Washington UW ACM"},{"id":"evt-0553","summary":"У листопаді 2021 року 193 держави — члени ЮНЕСКО ухвалили Рекомендацію про етику штучного інтелекту. Документ на 43 сторінки будується на чотирьох цінностях і десяти принципах, серед яких пропорційність і незаподіяння шкоди, право на приватність і захист даних, безпека й захищеність, і додає до них конкретні напрями політики — від гендеру до даних і міжнародної співпраці.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0545","type":"extends"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"ЮНЕСКО UNESCO United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization"},{"id":"evt-0554","summary":"У квітні 2018 року TSMC перевела процес N7 у серійне виробництво. До липня 2020 року на цьому вузлі виготовлено мільярд придатних кристалів для понад сотні виробів десятків замовників — TSMC стала першою ливарнею, що вивела 7 нанометрів у великосерійне виробництво.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"TSMC Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Taiwan Semiconductor TSM"},{"id":"evt-0555","summary":"23 серпня 2019 року Huawei випустила прискорювач Ascend 910 — 256 терафлопс у FP16, 512 тераопс у INT8, 310 Вт — і власний фреймворк MindSpore. Обидва призначені працювати разом: компанія заявила навчання ResNet-50 удвічі швидше за інші поширені карти на TensorFlow.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0410","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","tools"],"names":"Huawei Huawei Ascend 910 Ascend 910 MindSpore Ерик Сюй Eric Xu Xu Zhijun Eric Xu Zhijun"},{"id":"evt-0556","summary":"2 липня 2020 року SK hynix почала повномасштабний серійний випуск пам'яті HBM2E: вісім кристалів по 16 гігабітів, з'єднаних наскрізними отворами в кремнії, 16 гігабайтів на стос і понад 460 гігабайтів за секунду через 1024 лінії при 3,6 гігабіта за секунду на контакт.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["compute"],"names":"SK hynix SK Hynix SK hynix Inc."},{"id":"evt-0557","summary":"8 червня 2022 року SK hynix почала серійний випуск HBM3 і вперше назвала покупця на ім'я: NVIDIA. 819 гігабайтів за секунду на модуль при 6,4 гігабіта за секунду на контакт; постачання узгоджено з графіком відвантаження систем H100 у третьому кварталі того року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0556","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0270","type":"enables"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"SK hynix SK Hynix SK hynix Inc. NVIDIA"},{"id":"evt-0558","summary":"27 червня 2022 року Epoch AI виміряла темп здешевлення обчислення на 470 моделях відеокарт за 2006–2021 роки: флопси на долар подвоюються кожні 2,46 року. «Закон Хуанга» — 25-кратне зростання за п'ять років, тобто подвоєння за 1,08 року — з даними не узгоджується.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0400","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Epoch AI Маріус Гоббган Marius Hobbhahn Тамай Бесіроглу Tamay Besiroglu"},{"id":"evt-0559","summary":"У жовтні 2022 року Бюро промисловості та безпеки США вписало прискорювач у список експортного контролю за двома числами разом: смуга обміну з іншими кристалами від 600 гігабайтів за секунду і водночас добуток розрядності на продуктивність від 4800. Окремо перекрито обладнання для логіки тонше за 16/14 нм, пам'яті DRAM тонше за 18 нм і NAND від 128 шарів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0423","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","compute"],"names":"Бюро промисловості та безпеки Bureau of Industry and Security BIS Міністерство торгівлі США United States Department of Commerce"},{"id":"evt-0560","summary":"10 жовтня 2022 року Amazon відкрила загальний доступ до інстансів EC2 Trn1 на власному кристалі AWS Trainium. Найбільша конфігурація — 16 чипів, 512 гігабайтів пам'яті з високою смугою, до 3,4 петафлопса в TF32, FP16 і BF16 та до 800 гігабітів за секунду мережі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0268","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Amazon AWS Trainium Trainium Trn1 Amazon EC2"},{"id":"evt-0561","summary":"Наприкінці 2022 року NVIDIA почала пропонувати китайським замовникам A800 — варіант, що, за словами самої компанії у квартальному звіті, «не підпадає під нові ліцензійні вимоги». Уперше поріг експортного контролю став вхідним параметром для проєктування мікросхеми.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0559","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["compute","governance","economy"],"names":"NVIDIA NVIDIA A800 A800"},{"id":"evt-0562","summary":"29 грудня 2022 року TSMC провела на Fab 18 церемонію запуску серійного виробництва вузла N3 і заявила, що процес пішов у серію «з добрим виходом придатних». Проти N5 — до 1,6 раза вища щільність логіки й на 30–35 % менше споживання за тієї самої швидкодії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0554","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"TSMC Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Taiwan Semiconductor TSM Марк Лю Mark Liu Liu Te-yin"},{"id":"evt-0563","summary":"20 липня 2023 року на квартальній телеконференції генеральний директор TSMC Сі Сі Вей сказав, що з передньою частиною виробництва проблем немає, а не вистачає потужностей заднього — пакування CoWoS, яким кристал з'єднують із пам'яттю. Потужності мали приблизно подвоїти протягом 2024 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0562","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"TSMC Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Taiwan Semiconductor TSM Сі Сі Вей C. C. Wei Wei Che-chia C.C. Wei"},{"id":"evt-0564","summary":"У жовтні 2023 року США переписали поріг для прискорювачів. Критерій швидкості зв'язку між кристалами прибрано; лишилася сукупна продуктивність від 4800 і нова величина — щільність продуктивності, тобто та сама продуктивність, поділена на площу кристала. Дію поширено на країни груп D:1, D:4 і D:5.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0559","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0561","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["governance","compute"],"names":"Бюро промисловості та безпеки Bureau of Industry and Security BIS Міністерство торгівлі США United States Department of Commerce NVIDIA"},{"id":"evt-0565","summary":"У грудні 2023 року ASML відвантажила Intel перші модулі першої системи High NA EUV — TWINSCAN EXE:5000. Числову апертуру збільшено з 0,33 до 0,55, що дає мінімальний друкований розмір 8 нанометрів: елементи в 1,7 раза менші та щільність у 2,9 раза вища, ніж у попередніх системах EUV.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0554","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"ASML ASML Holding ASML Holding N.V. Intel Intel Corporation Intel Foundry TWINSCAN EXE:5000 EXE:5000 High NA EUV"},{"id":"evt-0566","summary":"31 січня 2025 року Стенфорд і Інститут Аллена показали, що міркування вмикається тисячею прикладів. Донавчання Qwen2.5-32B-Instruct на наборі s1K зайняло 26 хвилин на 16 прискорювачах H100, а модель обійшла o1-preview на змагальній математиці на величину до 27 відсотків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0526","type":"related"},{"targetId":"evt-0318","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["search","theory","compute"],"names":"Ніклас Мюнніггофф Niklas Muennighoff Фей-Фей Лі Fei-Fei Li Stanford University Allen Institute for AI AI2 Allen Institute for Artificial Intelligence"},{"id":"evt-0567","summary":"22 січня 2025 року Moonshot AI описала Kimi k1.5, де контекстне вікно розтягнуто до 128 тисяч токенів не на виведенні, а в самій фазі навчання з підкріпленням. Модель дає 77,5 на AIME і 96,2 на MATH-500, зрівнюючись із o1.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Moonshot AI Kimi k1.5"},{"id":"evt-0568","summary":"17 лютого 2025 року Карнеґі-Меллон і Берклі довели, що за однакового бюджету донавчання з верифікатором переважає наслідування чужих ланцюжків міркування, і що розрив між ними росте зі збільшенням обчислень на відповідь.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0566","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0526","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","evaluation"],"names":"Амріт Сетлур Amrith Setlur Авірал Кумар Aviral Kumar Сергій Левін Sergey Levine Carnegie Mellon University Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0569","summary":"10 лютого 2025 року Шанхайська лабораторія ШІ й Цінхуа виміряли, як правильно розподіляти обчислення на відповідь. Модель на мільярд параметрів обійшла модель на 405 мільярдів на MATH-500, а модель на 7 мільярдів — o1 і DeepSeek-R1.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0568","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory","evaluation"],"names":"Жуньцзе Лю Runze Liu Бовень Чжоу Bowen Zhou Shanghai AI Laboratory Tsinghua University"},{"id":"evt-0570","summary":"26 лютого 2025 року Institute of Science Tokyo й Sakana AI показали, як починати навчання суміші експертів із готової щільної моделі, перевстановлюючи лише частину ваг кожного експерта. Модель із 5,9 мільярда активних параметрів зрівнялася зі щільною на 13 мільярдів за приблизно чверть обчислень навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0529","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory","openness"],"names":"Тайсі Накамура Taishi Nakamura Такуя Акіба Takuya Akiba Institute of Science Tokyo Tokyo Institute of Technology Sakana AI"},{"id":"evt-0571","summary":"25 січня 2025 року Tsinghua й Huawei показали RotateKV — стиснення кеша ключів і значень до двох бітів через обертання простору активацій. Пікова пам'ять кеша впала у 3,97 раза, а перплексія на WikiText-2 для LLaMA-2-13B погіршилася менш ніж на 0,3.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0530","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Цзуньхай Су Zunhai Su Tsinghua University Huawei"},{"id":"evt-0572","summary":"20 лютого 2025 року MIT, Шанхайський університет Цзяотун і NVIDIA показали LServe, де розріджену увагу застосовано і на заповненні, і на декодуванні. Заповнення прискорено до 2,9 раза, декодування — в 1,3–2,1 раза проти vLLM.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0483","type":"extends"}],"media":[],"tags":["compute","tools"],"names":"Шан Ян Shang Yang Сун Хань Song Han MIT NVIDIA Shanghai Jiao Tong University"},{"id":"evt-0573","summary":"9 січня 2025 року Женьміньський університет Китаю й Цінхуа показали Search-o1: модель, яка міркує, сама зупиняється на місці невпевненості, шукає в зовнішньому джерелі й повертається до міркування. Перед цим автори виміряли, наскільки часто вона взагалі вагається.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents","search","tools"],"names":"Сяосі Лі Xiaoxi Li Renmin University of China Tsinghua University"},{"id":"evt-0574","summary":"7 лютого 2025 року група з інституту ELLIS у Тюбінгені та Університету Меріленду показала архітектуру, яка думає довше не словами, а повторами: рекурентний блок розгортається на довільну глибину під час відповіді. Дослідну модель на 3,5 мільярда параметрів навчено на 800 мільярдах токенів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0566","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Йонас Гайпінг Jonas Geiping Том Голдстейн Tom Goldstein ELLIS Institute Tubingen ELLIS Institute Tübingen University of Maryland University of Maryland, College Park"},{"id":"evt-0575","summary":"20 лютого 2025 року дослідники з Microsoft Research Asia показали, що навчання з підкріпленням на правилі працює на дуже малому штучному корпусі. Після п'яти тисяч згенерованих логічних головоломок модель на 7 мільярдів параметрів покращилася на 125 відсотків на AIME і на 38 відсотків на AMC.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0318","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Тянь Се Tian Xie Microsoft Research Asia MSRA"},{"id":"evt-0576","summary":"23 травня 2025 року KAIST і KRAFTON показали дистиляцію агента: мала модель переймає в більшої не ланцюжки міркування, а траєкторії дій з пошуком і виконанням коду. Моделі на 0,5, 1,5 і 3 мільярди параметрів зрівнялися з моделями наступного щабля — 1,5, 3 і 7 мільярдів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0569","type":"related"}],"media":[],"tags":["agents","tools","compute"],"names":"Мінкі Кан Minki Kang KAIST KRAFTON"},{"id":"evt-0577","summary":"5 червня 2025 року Карнеґі-Меллон перерахував закони масштабування обчислень на відповідь із урахуванням заліза й дістав протилежний висновок: користь малих моделей істотно переоцінено, а ресурси спершу варто вкладати в розмір моделі приблизно до 14 мільярдів параметрів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0569","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0572","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory","evaluation"],"names":"Ранаджой Садхукхан Ranajoy Sadhukhan Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0578","summary":"5 червня 2019 року Массачусетський університет в Амгерсті порахував енергію та викиди навчання мовних моделей у фізичних одиницях. Повний архітектурний пошук для трансформера оцінено у 274 120 годин на восьми прискорювачах P100, 656 347 кВт·год і 626 155 фунтів CO2-еквівалента — приблизно вп'ятеро більше, ніж автомобіль викидає за весь термін служби разом із паливом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["compute","harm"],"names":"Емма Струбелл Emma Strubell Массачусетський університет в Амгерсті University of Massachusetts Amherst UMass Amherst"},{"id":"evt-0579","summary":"21 квітня 2021 року Google і Каліфорнійський університет у Берклі опублікували енергетичний облік п'яти великих моделей. Навчання GPT-3 — 10 000 прискорювачів V100 упродовж 14,8 доби, 3,14·10^23 операції — коштувало 1287 МВт·год і 552,1 тонни CO2-еквівалента. Це 0,01055 % річного споживання енергії Google за 2019 рік.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0578","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0238","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","harm"],"names":"Девід Паттерсон David Patterson Google Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley OpenAI GPT-3"},{"id":"evt-0580","summary":"11 лютого 2022 року Epoch AI звела обчислення для навчання 123 знакових систем від 1952 року й поділила історію на три епохи. До 2010 року обсяг подвоювався кожні 21,3 місяця; з 2010-го — кожні 5,7 місяця; а з вересня 2015 року окремий ряд найбільших моделей подвоюється кожні 9,9 місяця, починаючись на порядок-два вище за попередній тренд.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0014","type":"related"},{"targetId":"evt-0558","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Хайме Севілья Jaime Sevilla Epoch AI"},{"id":"evt-0581","summary":"3 листопада 2022 року вийшов облік повного життєвого циклу відкритої моделі BLOOM на 176 мільярдів параметрів. Навчання на 384 прискорювачах A100 у французькому центрі IDRIS тривало 118 діб і спожило 433 196 кВт·год. Струм дав 24,69 тонни CO2-еквівалента, виготовлення обладнання — 11,2, холостий хід кластера — 14,6; разом 50,5 тонни.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0579","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0522","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","harm","openness"],"names":"Александра Саша Луччоні Alexandra Sasha Luccioni Sasha Luccioni Hugging Face Graphcore IDRIS Institut du developpement et des ressources en informatique scientifique Jean Zay BLOOM BLOOM-176B BigScience Workshop BigScience"},{"id":"evt-0582","summary":"15 грудня 2022 року місто Даллс в Орегоні уклало мирову угоду з газетою The Oregonian і оприлюднило річні обсяги води, які дата-центри Google брали з міського водогону у 2012–2021 роках. У 2021 році це 355 мільйонів галонів — 29 % усієї води міста й утричі більше, ніж у 2017-му. Google заявила, що більше не вважатиме такі числа комерційною таємницею.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["harm","governance"],"names":"Google Місто Даллс City of The Dalles The Dalles, Oregon The Oregonian OregonLive The Oregonian/OregonLive Майк Роґовей Mike Rogoway Комітет репортерів за свободу преси Reporters Committee for Freedom of the Press RCFP"},{"id":"evt-0583","summary":"6 квітня 2023 року дослідники з Ріверсайда й Арлінгтона запропонували спосіб рахувати воду, яку витрачає ШІ, і застосували його до GPT-3. Навчання в американських дата-центрах Microsoft випаровує 700 тисяч літрів прісної води на місці й ще 2,8 мільйона — на електростанціях, що дає 3,5 мільйона разом. Розмова на 20–50 реплік — приблизно пів літра.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0582","type":"related"},{"targetId":"evt-0579","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","harm"],"names":"Шаолей Жень Shaolei Ren Каліфорнійський університет у Ріверсайді University of California, Riverside Техаський університет в Арлінгтоні University of Texas at Arlington GPT-3 Microsoft"},{"id":"evt-0584","summary":"У березні 2024 року AWS купила в Talen Energy кампус дата-центрів Cumulus біля АЕС Саскуеганна за 650 мільйонів доларів і уклала з нею договір на постачання до 960 МВт безвуглецевої потужності. Договір розрахований на 18 років і нарощує зобов'язання кроками по 120 МВт; AWS має право зупинитися на 480.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Amazon Web Services AWS Talen Energy Talen Energy Corporation Susquehanna Nuclear"},{"id":"evt-0585","summary":"15 травня 2024 року Microsoft опублікувала екологічний звіт за 2023 фінансовий рік. Прямі викиди й викиди від купленої енергії впали на 6,3 % проти базового 2020 року, але викиди ланцюга постачання зросли на 30,9 %, а сукупно за всіма категоріями — на 29,1 %. Причину названо прямо: будівництво дата-центрів і вуглець, втілений у бетоні, сталі, напівпровідниках, серверах і стійках.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["compute","harm"],"names":"Microsoft"},{"id":"evt-0586","summary":"2 липня 2024 року Google повідомила, що її викиди за 2023 рік становили 14,3 мільйона тонн CO2-еквівалента — на 13 % більше, ніж роком раніше, і на 48 % більше за базовий 2019 рік. Головними причинами звіт називає споживання електрики дата-центрами й викиди ланцюга постачання. Самі дата-центри спожили понад 24 ТВт·год, на 17 % більше.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0585","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","harm"],"names":"Google"},{"id":"evt-0587","summary":"23 липня 2024 року Центральне статистичне бюро Ірландії повідомило, що у 2023 році дата-центри спожили 21 % усієї облікованої електроенергії країни — 6334 ГВт·год проти 1238 і 5 % у 2015-му. Міські домогосподарства спожили 18 %, сільські — 10 %. Серверні зали вперше випередили житло.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Центральне статистичне бюро Ірландії Central Statistics Office CSO Ireland An Phríomh-Oifig Staidrimh"},{"id":"evt-0588","summary":"20 вересня 2024 року Constellation оголосила 20-річний договір із Microsoft на купівлю електроенергії з Crane Clean Energy Center — першого блоку АЕС Три-Майл-Айленд, зупиненого рівно за п'ять років до того з економічних причин. Блок має додати мережі близько 835 МВт безвуглецевої потужності; пуск очікують у 2028 році.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0584","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","economy"],"names":"Constellation Energy Constellation Energy Corporation Microsoft"},{"id":"evt-0589","summary":"1 листопада 2024 року Федеральна комісія з регулювання енергетики США відхилила зміну до угоди про приєднання, яка дозволила б підняти навантаження дата-центру AWS, під'єднаного просто до АЕС Саскуеганна, з 300 до 480 МВт. Того самого дня комісія провела технічну нараду про великі ко-локовані навантаження загалом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0584","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0587","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","compute"],"names":"Федеральна комісія з регулювання енергетики Federal Energy Regulatory Commission FERC PJM Interconnection PJM Talen Energy Talen Energy Corporation Susquehanna Nuclear Amazon Web Services AWS"},{"id":"evt-0590","summary":"1 березня 2022 року набули чинності Положення про управління алгоритмічними рекомендаціями в інформаційних інтернет-службах, підписані 31 грудня 2021 року керівниками чотирьох відомств КНР. Стаття 24 зобовʼязала оператора, чий сервіс має властивості впливу на суспільну думку або здатність до суспільної мобілізації, подати до державного реєстру назву, вид сервісу, галузь застосування, тип алгоритму та звіт самооцінки протягом десяти робочих днів від початку надання послуг.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0265","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0269","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"Cyberspace Administration of China Ministry of Industry and Information Technology of China MIIT Ministry of Public Security of China State Administration for Market Regulation SAMR"},{"id":"evt-0591","summary":"10 січня 2023 року набули чинності Положення про управління глибоким синтезом в інформаційних інтернет-службах, оприлюднені 25 листопада 2022 року як спільний наказ № 12 трьох відомств. Стаття 16 зобовʼязала постачальника додавати до всього згенерованого або відредагованого вмісту технічну мітку, яка не заважає користуватися ним, і зберігати журнал; стаття 17 вимагає ще й помітної мітки там, де синтез може ввести публіку в оману.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0590","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","generative","harm"],"names":"Cyberspace Administration of China Ministry of Industry and Information Technology of China MIIT Ministry of Public Security of China"},{"id":"evt-0592","summary":"15 серпня 2023 року набули чинності Тимчасові заходи щодо управління послугами генеративного штучного інтелекту, оприлюднені 10 липня 2023 року як наказ Управління кіберпростору № 15 за погодженням шести інших відомств. Стаття 17 зобовʼязала постачальника генеративної послуги з властивостями впливу на суспільну думку пройти безпекову оцінку й подати алгоритм до реєстру; стаття 2 вивела з-під заходів усе, що не пропонують публіці всередині країни.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0591","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","generative"],"names":"Cyberspace Administration of China National Development and Reform Commission NDRC Ministry of Industry and Information Technology of China MIIT Ministry of Public Security of China"},{"id":"evt-0593","summary":"9 березня 2021 року RIKEN оголосив, що розробку Fugaku завершено й машина відкрита для спільного користування. Її 158 976 вузлів мають по одному процесору Fujitsu A64FX на архітектурі Arm — 48 обчислювальних ядер плюс два допоміжних, 32 гібібайти HBM2 на 1024 гігабайти за секунду — і жодного окремого прискорювача. Linpack дав 442,01 петафлопса.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["compute","science"],"names":"RIKEN RIKEN Center for Computational Science R-CCS Fujitsu Fugaku Supercomputer Fugaku"},{"id":"evt-0594","summary":"13 червня 2022 року в Каяані, Фінляндія, відкрили LUMI — машину EuroHPC на платформі Cray EX від Hewlett Packard Enterprise, здатну, за словами релізу, на понад 375 петафлопсів. Бюджет 144,5 мільйона євро склали спільно Спільне підприємство ЄС і консорціум десяти держав. На той момент машина була найшвидшою в Європі й третьою у світі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["compute"],"names":"EuroHPC Joint Undertaking EuroHPC JU CSC - IT Center for Science Hewlett Packard Enterprise HPE LUMI"},{"id":"evt-0595","summary":"24 листопада 2022 року в Болоньї EuroHPC і CINECA відкрили Leonardo — BullSequana XH2000 від Atos на процесорах Intel Xeon Platinum 8358 та прискорювачах NVIDIA A100 SXM4 на 64 гігабайти. У списку TOP500 того місяця машина стала четвертою у світі: 1 463 616 ядер, 174,70 петафлопса Linpack при піку 255,75 і 5610 кіловатів споживання. На церемонії був президент Італії Серджо Матарелла.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0594","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0593","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"EuroHPC Joint Undertaking EuroHPC JU CINECA Atos Eviden Bull NVIDIA A100 Leonardo"},{"id":"evt-0596","summary":"21 грудня 2023 року прем'єр-міністр Іспанії Педро Санчес відкрив MareNostrum 5 у Барселонському суперкомп'ютерному центрі. Прискорена частина, зібрана Eviden, несе 4480 прискорювачів NVIDIA Hopper і показала 138,20 петафлопса Linpack при піку 265,57 — восьме місце у світі. Сукупний пік машини — 314 петафлопсів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0595","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"EuroHPC Joint Undertaking EuroHPC JU Barcelona Supercomputing Center BSC-CNS Atos Eviden Bull NVIDIA H100 MareNostrum 5"},{"id":"evt-0597","summary":"7 березня 2024 року Кабінет міністрів Індії схвалив національну програму IndiaAI із бюджетом 10 371,92 крора рупій. Опорою програми став пул із 10 тисяч і більше графічних прискорювачів, зібраний через державно-приватне партнерство, доступ до якого держава субсидує стартапам, дослідникам і університетам.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0594","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute","governance","economy"],"names":"Union Cabinet of India Ministry of Electronics and Information Technology of India"},{"id":"evt-0598","summary":"11 листопада 2021 року Келечі Огведжі, Юйсінь Чжу та Джиммі Лін показали AfriBERTa — багатомовну модель, навчену з нуля лише на одинадцяти африканських мовах на корпусі 0,94 гігабайта, тобто 108,8 мільйона токенів. XLM-R для порівняння навчали на 2395 гігабайтах і 164 мільярдах токенів, mBERT — на 100 гігабайтах і 12,8 мільярда.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"Келечі Огведжі Kelechi Ogueji Юйсінь Чжу Yuxin Zhu Джиммі Лін Jimmy Lin University of Waterloo AfriBERTa"},{"id":"evt-0599","summary":"16 квітня 2023 року група Maritaca AI показала Sabiá — LLaMA 7B, LLaMA 65B і GPT-J, донавчені португальською на 3 % або менше від їхнього початкового бюджету навчання. На наборі з 14 португальських задач Poeta модель Sabiá-65B трохи випередила GPT-3.5-turbo, основу тодішнього ChatGPT.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0271","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0598","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Maritaca AI Рамон Пірес Ramon Pires Родріго Ногейра Rodrigo Nogueira Sabia Sabia-65B"},{"id":"evt-0600","summary":"30 серпня 2023 року Inception, MBZUAI і Cerebras Systems випустили Jais і Jais-chat — моделі на 13 мільярдів параметрів під ліцензією Apache 2.0. Навчання пройшло на 395 мільярдах токенів, де арабська складає 33 %: 72 мільярди зібраних токенів, пройдених 1,6 раза до 116 мільярдів, плюс 232 мільярди англійських і решта коду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0602","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","openness","compute"],"names":"Inception Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence MBZUAI Cerebras Systems Cerebras Jais Jais-13B"},{"id":"evt-0601","summary":"15 квітня 2024 року тайванська програма TAIDE віддала публіці модель LX-7B на основі Llama 2, і за неповні пів місяця її завантажили понад шість тисяч разів. Коли 19 квітня вийшла Llama 3, команда за чотири дні зібрала на ній версію Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 і випустила її 29 квітня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0297","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["openness","governance"],"names":"National Science and Technology Council of Taiwan NSTC National Center for High-performance Computing NCHC TAIDE TAIDE LX-7B"},{"id":"evt-0602","summary":"25 травня 2023 року Інститут технологічних інновацій в Абу-Дабі відкрив Falcon 40B — модель на 40 мільярдів параметрів, навчену на трильйоні токенів корпусу RefinedWeb. Навчання зайняло два місяці на 384 прискорювачах A100 на 40 гігабайтів у хмарі AWS. 31 травня інститут оголосив модель вільною від роялті під ліцензією Apache 2.0.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0271","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["openness","data","compute"],"names":"Technology Innovation Institute TII Falcon 40B Falcon-40B"},{"id":"evt-0603","summary":"2 квітня 2024 року команда NAVER Cloud опублікувала технічний звіт про HyperCLOVA X. На корейських тестах KMMLU, HAE-RAE й KoBigBench старша модель HCX-L дала середнє 72,07 проти 48,92 у LLaMA 2 70b, а на англійських MMLU, BBH та AGIEval — 58,25 проти 58,33, тобто нарівні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0280","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"NAVER Cloud Naver Naver Corporation HyperCLOVA X"},{"id":"evt-0604","summary":"3 листопада 2022 року двоє позивачів під псевдонімами подали колективний позов до Окружного суду Північного округу Каліфорнії проти GitHub, Microsoft і OpenAI, справа 3:22-cv-06823. Скарга стверджує, що Copilot, навчений на публічних репозиторіях, видає чужий код без трьох речей, яких вимагають одинадцять поширених відкритих ліцензій: зазначення авторства, повідомлення про авторське право й тексту самої ліцензії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0242","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","openness","tools"],"names":"GitHub Microsoft OpenAI Метью Баттерік Matthew Butterick United States District Court for the Northern District of California N.D. Cal."},{"id":"evt-0605","summary":"13 січня 2023 року Сара Андерсен, Келлі Маккернан і Карла Ортіс подали колективний позов проти Stability AI, Midjourney і DeviantArt, справа 3:23-cv-00201. Скарга каже, що Stability заплатила LAION за складання набору LAION-5B на 5,85 мільярда зображень із підписами, навчила на ньому Stable Diffusion, і що вихідні зображення є похідними творами від робіт, які до набору потрапили без дозволу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0521","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0604","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data","generative"],"names":"Сара Андерсен Sarah Andersen Келлі Маккернан Kelly McKernan Карла Ортіс Karla Ortiz Stability AI Midjourney DeviantArt LAION-5B Re-LAION-5B United States District Court for the Northern District of California N.D. Cal."},{"id":"evt-0606","summary":"3 лютого 2023 року Getty Images подала позов проти Stability AI до Окружного суду штату Делавер, справа 1:23-cv-00135. Перший пункт скарги називає число: понад 12 мільйонів фотографій із колекції Getty скопійовано разом із підписами й метаданими. Окремо позов стверджує, що Stable Diffusion відтворює спотворений водяний знак Getty, і додає вимоги про торговельні марки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0605","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data","generative"],"names":"Getty Images Stability AI United States District Court for the District of Delaware D. Del."},{"id":"evt-0607","summary":"Губернатор Міннесоти підписав закон HF 1370 26 травня 2023 року, і 1 серпня набула чинності стаття 609.771 кримінального кодексу штату. Вона карає поширення діпфейка про особу без її згоди, у межах 90 днів до виборів і з наміром зашкодити кандидатові чи вплинути на результат. Покарання йде трьома щаблями: до 90 днів і 1000 доларів у звичайному разі, до 364 днів і 3000 за наміру насильства, до п'яти років і 10 000 за повторного злочину протягом п'яти років.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["governance","harm","generative"],"names":"State of Minnesota"},{"id":"evt-0608","summary":"28 червня 2023 року Пол Тремблей і Мона Авад подали колективний позов проти OpenAI, справа 3:23-cv-03223. OpenAI ніколи не розкривала, що лежить у наборах Books1 і Books2, тож скарга рахує їх із чисел у статті про GPT-3: Books1 приблизно вдев'ятеро більший за BookCorpus, Books2 приблизно в сорок два рази, тобто близько 63 000 і близько 294 000 книжок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0604","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data"],"names":"Пол Тремблей Paul Tremblay Мона Авад Mona Awad OpenAI United States District Court for the Northern District of California N.D. Cal."},{"id":"evt-0609","summary":"7 липня 2023 року Річард Кадрі, Сара Сільверман і Крістофер Голден подали позов проти Meta Platforms, справа 3:23-cv-03417. Стаття про LLaMA сама називає серед навчальних даних розділ Books3 набору The Pile, не описуючи його. Скарга описує: за статтею EleutherAI це 108 гігабайтів, близько 12 відсотків The Pile і третя за розміром його складова, а той, хто зібрав Books3, публічно казав, що це «весь Bibliotik» і що там 196 640 книжок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0519","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0608","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data","openness"],"names":"Річард Кедрі Richard Kadrey Сара Сільверман Sarah Silverman Meta United States District Court for the Northern District of California N.D. Cal."},{"id":"evt-0610","summary":"19 вересня 2023 року Гільдія авторів США й сімнадцятеро письменників подали колективний позов проти одинадцяти юридичних осіб OpenAI до Окружного суду Південного округу Нью-Йорка, справа 1:23-cv-08292. Серед позивачів Девід Балдаччі, Майкл Коннеллі, Джонатан Франзен, Джон Грішем, Джордж Р. Р. Мартін, Джоді Піколт, Джордж Сондерс і Скотт Туроу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0608","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data","labour"],"names":"Authors Guild OpenAI United States District Court for the Southern District of New York S.D.N.Y."},{"id":"evt-0611","summary":"Страйк Гільдії сценаристів Америки, що почався у травні 2023 року, завершився 27 вересня; строк нової мінімальної базової угоди починається 25 вересня 2023 року, ратифікували її 9 жовтня. Угода каже, що ані традиційний, ані генеративний ШІ не є автором, тож жоден створений ним текст не є літературним матеріалом і не є першоджерельним матеріалом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["labour","governance","generative"],"names":"Writers Guild of America WGA Alliance of Motion Picture and Television Producers AMPTP"},{"id":"evt-0612","summary":"Страйк Профспілки акторів, що почався в липні 2023 року, завершився 9 листопада; угоду ратифіковано 5 грудня. Контракти 2023 року на кіно й телебачення вводять поняття цифрової копії голосу чи зовнішності та ділять її на три види, а окремо описують синтетичного виконавця — цілком цифрову постать, яка не схожа на жодного впізнаваного актора й не озвучена людиною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0611","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["labour","governance","generative"],"names":"Screen Actors Guild - American Federation of Television and Radio Artists SAG-AFTRA Alliance of Motion Picture and Television Producers AMPTP"},{"id":"evt-0613","summary":"27 грудня 2023 року The New York Times Company подала позов проти Microsoft і восьми юридичних осіб OpenAI, справа 1:23-cv-11195. До скарги додано додаток J на 127 сторінок: рівно сто пронумерованих прикладів, у кожному стаття газети стоїть поруч із відповіддю моделі, а збіги позначено. Прохальна частина просить суд наказати знищити за статтею 503(b) розділу 17 Кодексу США всі моделі GPT та навчальні набори, що містять твори видання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0610","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","data","economy"],"names":"The New York Times Company Microsoft OpenAI United States District Court for the Southern District of New York S.D.N.Y."},{"id":"evt-0614","summary":"21 січня 2024 року, за два дні до президентських праймериз у Нью-Гемпширі, до 19:12 було здійснено 9581 автоматичний дзвінок із записом, який звучав як голос президента США і казав виборцям приберегти голос до листопада. Номер підмінили на номер скарбника комітету, що підтримував кампанію вписування. 23 травня прокуратура штату висунула 13 кримінальних і 13 адміністративних статей, а Федеральна комісія зі зв'язку запропонувала стягнути 6 мільйонів доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["harm","speech","governance"],"names":"Стів Крамер Steve Kramer ElevenLabs Eleven Labs Lingo Telecom Federal Communications Commission FCC New Hampshire Department of Justice"},{"id":"evt-0615","summary":"Федеральна комісія зі зв'язку ухвалила 2 лютого 2024 року декларативну постанову FCC 24-17 і оприлюднила її 8 лютого. Постанова підтверджує, що обмеження Закону про захист споживачів телефонного зв'язку 1991 року на «штучний або попередньо записаний голос» охоплюють нинішні системи, що синтезують людський голос. Тож такий дзвінок потребує попередньої явної згоди абонента, окрім невідкладних випадків і передбачених винятків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0614","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["governance","speech","harm"],"names":"Federal Communications Commission FCC"},{"id":"evt-0616","summary":"17 вересня 2024 року губернатор Каліфорнії підписав AB 2839, який додав статтю 20012 до виборчого кодексу штату й набув чинності негайно як акт невідкладної дії. Норма забороняє свідомо поширювати зі злим наміром виборчу агітацію з оманливим синтетичним умістом про кандидата, виборчого урядовця, обраного посадовця або про обладнання для голосування. 2 жовтня Окружний суд Східного округу Каліфорнії заборонив застосовувати закон, крім відокремленої частини про самий лише звук.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0607","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","harm","generative"],"names":"State of California Гевін Ньюсом Gavin Newsom Крістофер Коулз Christopher Kohls United States District Court for the Eastern District of California E.D. Cal."},{"id":"evt-0617","summary":"У грудні 1990 року прінстонська група Джорджа Міллера опублікувала WordNet — базу англійської лексики, побудовану не за абеткою, а за значеннями. Одиниця бази — синсет, множина слів, що виражають одне поняття; іменники розкладено на 25 незалежних ієрархій.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0112","type":"related"},{"targetId":"evt-0145","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"WordNet Джордж Міллер George A. Miller Крістіана Фельбаум Christiane Fellbaum Princeton University"},{"id":"evt-0618","summary":"22 лютого 1999 року консорціум W3C затвердив Рекомендацією специфікацію RDF. Вона задала єдиний спосіб записати твердження про будь-який мережевий ресурс: суб'єкт, предикат, об'єкт, де суб'єкт і предикат названо ідентифікатором URI.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0112","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"RDF Resource Description Framework Консорціум Всесвітньої павутини World Wide Web Consortium W3C Ора Лассіла Ora Lassila Ральф Свік Ralph R. Swick"},{"id":"evt-0619","summary":"10 лютого 2004 року W3C затвердив мову онтологій OWL і разом із нею перероблену специфікацію RDF. OWL додав до графа класи, обмеження на властивості й три рівні виразності — Lite, DL і Full.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0618","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0125","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"OWL Web Ontology Language RDF Resource Description Framework Консорціум Всесвітньої павутини World Wide Web Consortium W3C Дебора Макґіннесс Deborah L. McGuinness Франк ван Гармелен Frank van Harmelen"},{"id":"evt-0620","summary":"У жовтні 2004 року Г'юго Лю і Пуш Сінгх із MIT Media Lab описали ConceptNet 2.0 — базу побутових знань на 1,6 мільйона тверджень і 300 тисяч вузлів. Її не писали руками: її видобуто автоматично з 700 тисяч англійських речень, які на сайт Open Mind Common Sense наклали понад 14 тисяч людей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0145","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0617","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"ConceptNet Г'юго Лю Hugo Liu Пуш Сінгх Push Singh MIT Media Lab"},{"id":"evt-0621","summary":"8 травня 2007 року троє дослідників Інституту Макса Планка опублікували YAGO — онтологію приблизно на мільйон сутностей і п'ять мільйонів фактів, зібрану автоматично: особи й речі взяті з категорій та інфобоксів Вікіпедії, а вершина ієрархії — з WordNet. Вибіркова перевірка людьми дала точність близько 95 відсотків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0617","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0203","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"YAGO Фабіан Суханек Fabian M. Suchanek Ґерґі Каснеці Gjergji Kasneci Ґергард Вайкум Gerhard Weikum Інститут інформатики Товариства Макса Планка Max Planck Institute for Informatics MPI-INF Max-Planck-Institut fur Informatik"},{"id":"evt-0622","summary":"У листопаді 2007 року група з Берліна, Лейпцига й Пенсильванії подала на конференції ISWC проєкт DBpedia — 103 мільйони RDF-трійок, видобутих з інфобоксів англійської Вікіпедії. Набір описував понад 1,95 мільйона речей і відповідав на запити через відкритий SPARQL-ендпоінт.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0203","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0618","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0621","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","data","openness"],"names":"DBpedia Сьорен Ауер Soren Auer Sören Auer Крістіан Бізер Christian Bizer Вільний університет Берліна Freie Universitat Berlin Freie Universität Berlin Free University of Berlin Лейпцизький університет Leipzig University Universität Leipzig Wikipedia"},{"id":"evt-0623","summary":"9 червня 2008 року на конференції SIGMOD команда Metaweb Technologies описала Freebase — базу знань на понад 125 мільйонів кортежів, більш ніж 4000 типів і понад 7000 властивостей. Доступ на читання й запис давали всім через HTTP-API з власною мовою запитів MQL.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0622","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","data","openness"],"names":"Freebase Metaweb Technologies Metaweb Курт Боллакер Kurt Bollacker"},{"id":"evt-0624","summary":"16 травня 2012 року Аміт Сінгхал оголосив, що пошук Google починає відповідати про речі, а не про рядки. Компанія заявила понад 500 мільйонів об'єктів і понад 3,5 мільярда фактів і зв'язків між ними, зібраних із Freebase, Вікіпедії, Всесвітньої книги фактів ЦРУ та інших джерел.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0623","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0179","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","search","data"],"names":"Google Knowledge Graph Knowledge Graph Google Аміт Сінгхал Amit Singhal Freebase"},{"id":"evt-0625","summary":"29 жовтня 2012 року Wikimedia Deutschland відкрила Wikidata. Спершу в ній можна було лише створювати елементи й чіпляти до них статті Вікіпедії різними мовами; кожен елемент дістав ідентифікатор із літерою Q, а всі дані — ліцензію CC0, тобто суспільне надбання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0203","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0624","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","data","openness"],"names":"Wikidata Wikimedia Deutschland Денні Врандечич Denny Vrandecic Denny Vrandečić Wikipedia"},{"id":"evt-0626","summary":"24 квітня 1939 року Гомер Дадлі з Bell Telephone Laboratories доповів Національній академії наук США про автоматичний синтез мовлення; у липні доповідь вийшла друком у PNAS. Аналізатор розкладав голос мовця на 11 повільних сигналів: один ніс висоту тону, десять - потужність у смугах від 0 до 2950 герц, і кожен проходив крізь фільтр до 25 герц. Синтезатор збирав із них мовлення знову з двох джерел: гудіння релаксаційного генератора для дзвінких звуків і шипіння газової лампи для глухих.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":false,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Гомер Дадлі Homer Dudley Bell Labs"},{"id":"evt-0627","summary":"У липні 1946 року В. Кеніг, Г. К. Данн і Л. Й. Лейсі з Bell Labs опублікували конструкцію звукового спектрографа - аналізатора, який дає постійний зоровий запис того, як енергія звуку розподілена водночас за частотою і за часом. Стаття описує роботу приладу, механіку й електричні схеми конкретної моделі та наводить спектрограми голосу, звуків тварин і птахів, музики й частотних модуляцій.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0626","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"В. Кеніг W. Koenig Г. К. Данн H. K. Dunn Л. Й. Лейсі L. Y. Lacy Bell Labs"},{"id":"evt-0628","summary":"У травні 1951 року Франклін Купер, Елвін Ліберман і Джон Борст із Haskins Laboratories опублікували в матеріалах Національної академії наук США роботу про взаємне перетворення чутних і видимих образів як основу для досліджень сприйняття мовлення. Роботу читали перед Академією 10 жовтня 1950 року. У листопаді 1952 року та сама група описала, що з цього вийшло: синтетичні склади дозволили систематично перебрати акустичні ознаки, за якими людина впізнає приголосні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0627","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Франклін Купер Franklin S. Cooper Елвін Ліберман Alvin M. Liberman Джон Борст John M. Borst Haskins Laboratories"},{"id":"evt-0629","summary":"У листопаді 1952 року К. Г. Девіс, Р. Біддалф і С. Балашек із Bell Labs описали схему, яка автоматично впізнає десять цифр телефонної якості, вимовлених у звичайному темпі одним мовцем, із точністю від 97 до 99 відсотків. Спектр ділили на дві смуги, нижче й вище 900 герц, рахували в кожній перетини осі, а результат зіставляли з десятьма вбудованими еталонами - по одному на цифру - і брали найкращий збіг.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["speech"],"names":"К. Г. Девіс K. H. Davis Р. Біддалф R. Biddulph С. Балашек S. Balashek Bell Labs"},{"id":"evt-0630","summary":"У листопаді 1956 року Гаррі Олсон і Герберт Белар із RCA Laboratories описали фонетичну друкарську машинку - спрощену, але повну систему, яка друкує у відповідь на слова, вимовлені в мікрофон. Стаття розбирає п'ять задач: у якій формі друкувати слова, чим аналізувати звуки мовлення, як упізнавати проаналізоване, як кодувати й розкодовувати це для виконавчого механізму і як цей механізм будувати.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0629","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Гаррі Олсон Harry F. Olson Герберт Белар Herbert Belar RCA Laboratories RCA"},{"id":"evt-0631","summary":"1961 року інженер IBM Вільям Дерш показав на пресконференції Shoebox - машину завбільшки зі взуттєву коробку, яка розпізнавала 16 слів: цифри від нуля до дев'яти й шість команд, серед них «plus», «minus», «total» і «subtotal». Дерш промовив «Seven plus three plus six plus nine plus five. Subtotal», машина надрукувала кожну цифру й команду і видала 30. Схема обходилася 31 транзистором, менше ніж двома на слово, тоді як ранішим машинам, за словами IBM, треба було до 200 транзисторів на слово.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0629","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Shoebox Вільям Дерш William C. Dersch IBM"},{"id":"evt-0632","summary":"У січні 1968 року український журнал «Кібернетика» надрукував роботу Т. К. Вінцюка «Розпізнавання мовлення динамічним програмуванням» - том 4, число 1, сторінки 81-88; англійський переклад вийшов як Cybernetics, том 4, сторінки 52-57. У ній динамічне програмування застосовано до вирівнювання двох висловлювань у часі, разом з алгоритмами для розпізнавання злитих слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0085","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0189","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0630","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","theory"],"names":"Т. К. Вінцюк T. K. Vintsyuk Vintsiuk"},{"id":"evt-0633","summary":"Британський реєстр датує зміну власника DeepMind Technologies 24 січня 2014 року: того дня розподілено акції, капітал після розподілу — 1 640,64 фунта стерлінгів, і тією самою датою записано призначення директора. 3 лютого одним пакетом припинено повноваження шістьох директорів — Гассабіса, Сулеймана, Легга і трьох інвесторів, — а 10 лютого призначено двох нових. Скільки Google заплатив, не сказано ніде.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0224","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","safety"],"names":"DeepMind Google Деміс Гассабіс Demis Hassabis Шейн Легг Shane Legg Мустафа Сулейман Mustafa Suleyman"},{"id":"evt-0634","summary":"31 липня 2014 року Mobileye N.V. випустила остаточний проспект на 35 589 000 звичайних акцій по 25 доларів — 889,7 мільйона валом. Сама компанія продала 8 325 000 акцій і одержала до витрат 197,7 мільйона; решта 647,5 мільйона пішла акціонерам, які продавали. Документ уперше показав виручку розробника комп’ютерного зору: 81,2 мільйона доларів за 2013 рік.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["economy","driving"],"names":"Mobileye Амнон Шашуа Amnon Shashua Нью-Йоркська фондова біржа New York Stock Exchange NYSE"},{"id":"evt-0635","summary":"21 серпня 2017 року Intel завершила тендерну пропозицію на акції Mobileye, зібравши 97,3 відсотка після 84,4 відсотка 8 серпня. Оголошення 13 березня називало 63,54 долара за акцію, вартість капіталу близько 15,3 мільярда доларів і вартість підприємства 14,7 мільярда. Річний звіт за 2017 рік каже інше: загальна винагорода — 14,5 мільярда доларів за вирахуванням 366 мільйонів готівки, що надійшла з компанією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0634","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","driving","compute"],"names":"Mobileye Intel Intel Corporation Intel Foundry Нью-Йоркська фондова біржа New York Stock Exchange NYSE"},{"id":"evt-0636","summary":"16 грудня 2019 року Intel оголосила, що придбала ізраїльську Habana Labs, розробника програмованих прискорювачів глибокого навчання для центрів обробки даних, «приблизно за 2 мільярди доларів». Через вісім тижнів річний звіт компанії за 2019 фінансовий рік назвав ту саму угоду однією фразою й іншим числом: приблизно 1,7 мільярда доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0263","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["economy","compute"],"names":"Habana Labs Habana Labs Ltd. Intel Intel Corporation Intel Foundry"},{"id":"evt-0637","summary":"8 грудня 2020 року C3.ai випустила остаточний проспект на 15 500 000 акцій класу A по 42 долари — 651 мільйон доларів публіці, з них 610,3 мільйона компанії. Документ показав те, чого доти не публікували про корпоративний ШІ: виручка 156,7 мільйона доларів за рік до 30 квітня 2020-го, збиток 69,4 мільйона — і тридцять «суб’єктів» та шістдесят чотири клієнти станом на 31 жовтня 2020 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["economy"],"names":"C3.ai C3.ai, Inc. C3 IoT Томас Сібел Thomas Siebel Thomas M. Siebel Нью-Йоркська фондова біржа New York Stock Exchange NYSE Microsoft"},{"id":"evt-0638","summary":"Проспект від 7 грудня 2021 року виставляв 1,5 мільярда акцій класу B у коридорі 3,85–3,99 гонконгського долара; ціну мали назвати 16 грудня. 10 грудня Міністерство фінансів США внесло SenseTime Group Limited до переліку Non-SDN Chinese Military-Industrial Complex Companies. 13 грудня компанія оголосила про зупинку розміщення й повне повернення заявкових коштів, 20 грудня перезапустила його додатковим проспектом, і торги призначила на 30 грудня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0637","type":"related"},{"targetId":"evt-0559","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","governance"],"names":"SenseTime SenseTime Group Inc. 商湯 Гонконгська фондова біржа Stock Exchange of Hong Kong HKEX The Stock Exchange of Hong Kong Limited Сюй Лі Xu Li Міністерство фінансів США U.S. Department of the Treasury OFAC"},{"id":"evt-0639","summary":"12 квітня 2021 року Microsoft і Nuance подали умови домовленості: 56 доларів за акцію готівкою, премія 23 відсотки до ціни закриття 9 квітня, вартість угоди 19,7 мільярда доларів з урахуванням чистого боргу. 4 березня 2022 року угоду завершено, і примітка про об’єднання бізнесів у річному звіті Microsoft називає загальну купівельну ціну — 18,8 мільярда доларів, переважно готівкою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0198","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","speech"],"names":"Nuance Communications Nuance Microsoft"},{"id":"evt-0640","summary":"Заява боржників FTX, подана до банкрутного суду Делаверу 3 лютого 2024 року, описує найбільший внесок у Series B Anthropic точніше за будь-який пресреліз: 5 жовтня 2021 року Alameda Research Ventures заплатила 500 000 000 доларів за угодою про майбутній капітал, 30 квітня 2022 року раунд закрився, а 13 травня угода конвертувалася в 44 539 240 привілейованих акцій серії B по 11,2261 долара.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0237","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","safety"],"names":"Anthropic Clifton Bay Investments Alameda Research Ventures Clifton Bay Investments LLC"},{"id":"evt-0641","summary":"9 травня 2022 року Hugging Face оголосила раунд Series C на 100 мільйонів доларів на чолі з Lux Capital, за участю Sequoia і Coatue та наявних інвесторів. У тому самому дописі компанія назвала розмір сховища: 100 000 попередньо навчених моделей і 10 000 наборів даних, понад 10 000 компаній-користувачів і зростання штату з 30 до понад 120 осіб за дванадцять місяців.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0480","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","openness","tools"],"names":"Hugging Face Lux Capital"},{"id":"evt-0642","summary":"У березні 1960 року Р. Е. Калман опублікував у Journal of Basic Engineering (Transactions of the ASME, том 82, випуск 1, с. 35–45) статтю «A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems». Класичну задачу фільтрації й прогнозу переглянуто через опис динамічної системи станом і переходами: виведено нелінійне рівняння для коваріації похибки оптимальної оцінки, з розвʼязку якого без додаткових обчислень виходять коефіцієнти оптимального лінійного фільтра; метод однаково працює для стаціонарної й нестаціонарної статистики.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0496","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Рудольф Калман Rudolf E. Kalman R. E. Kalman Rudolf Kálmán"},{"id":"evt-0643","summary":"На IJCAI-73 Борис Добротін із Лабораторії реактивного руху й Віктор Шейнман зі Стенфордського проєкту ШІ описали маніпулятор робототехнічної програми JPL, побудований за проєктом стенфордського проєкту «Hand-Eye»: шість ступенів свободи (два обертальні, один лінійний, три обертальні), виліт до 52 дюймів, підйом близько 5 фунтів, повний рух приблизно за 5 секунд, шість двигунів постійного струму з хвильовими редукторами на чотирьох внутрішніх обертальних суглобах. Рука цілком під керуванням компʼютера: людина дає лише команди верхнього рівня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0093","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Борис Добротін Boris Dobrotin B. M. Dobrotin Віктор Шейнман Victor Scheinman V. D. Scheinman Лабораторія реактивного руху Jet Propulsion Laboratory JPL Stanford University"},{"id":"evt-0644","summary":"У 1973 році Емблер, Барроу, Браун, Берстолл і Попплстоун з Единбурга описали на IJCAI-73 систему збирання: рухомий стіл, рука з датчиками і дві телекамери, зʼєднані через Honeywell 316 з ICL 4130 під POP-2. Оператор кидає деталі купою; машина розбирає купу, впізнає деталі верхньою камерою, розкладає їх і збирає навпомацки кілочок з кільцями, іграшковий автомобіль чи корабель. Показати їй пів дюжини нових деталей — близько двох годин, запрограмувати збирання — близько чотирьох; саме збирання триває годину-дві і вдається приблизно чотири рази з пʼяти.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0044","type":"related"},{"targetId":"evt-0124","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Пет Емблер Pat Ambler A. P. Ambler Гаррі Барроу Harry Barrow H. G. Barrow Крістофер Браун Christopher M. Brown C. M. Brown Род Берстолл Rod Burstall R. M. Burstall Робін Попплстоун Robin Popplestone R. J. Popplestone Единбурзький університет University of Edinburgh Freddy II FREDDY II Freddy"},{"id":"evt-0645","summary":"У звіті лабораторії ніг Карнегі-Меллона від 13 грудня 1983 року Марк Рейберт, Бенджамін Браун і Майкл Чеппоніс описали машину на одній пружній нозі, яка стрибає і біжить по відкритій підлозі без жодної опори. Керування розкладено на три незалежні частини: висота стрибка, швидкість руху вперед і положення тіла. Машина стрибає на місці, рухається із заданою швидкістю, іде простим шляхом і тримає рівновагу після поштовху; найбільша зафіксована швидкість бігу — 2,2 м/с (4,8 милі за годину).","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0124","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Марк Рейберт Marc Raibert Marc H. Raibert Г. Бенджамін Браун H. Benjamin Brown Jr. H. Benjamin Brown Майкл Чеппоніс Michael Chepponis Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0646","summary":"На ICRA 1985 у Сент-Луїсі (25–28 березня 1985 року) Уссама Хатіб зі Стенфорда показав, що уникання зіткнень, яке доти вважали задачею планування верхнього рівня, можна розподілити між рівнями керування: перешкода створює штучне потенціальне поле, що відштовхує робота просто в контурі керування. Керування маніпулятором переформульовано як пряме керування рухом у просторі задачі, а не в просторі суглобів. Метод реалізовано в системі COSMOS на роботі PUMA 560 і продемонстровано в реальному часі на рухомих перешкодах із зоровим датчиком.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0134","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory","embodiment"],"names":"Уссама Хатіб Oussama Khatib Stanford University"},{"id":"evt-0647","summary":"У випуску The International Journal of Robotics Research за зиму 1986 року (том 5, випуск 4, с. 56–68) Рендалл Сміт із SRI і Пітер Чізмен з NASA Ames подали спосіб оцінювати номінальний звʼязок і очікувану похибку (коваріацію) між системами координат, відомими лише через ланцюг непевних відношень. Дві операції: складання (compounding) згортає ланцюг непевних перетворень в одне, злиття (merging) поєднує паралельні оцінки в одну з меншою непевністю. Приклад — мобільний робот у трьох ступенях свободи (x, y, θ); метод узагальнюється на шість, а оцінки збігаються з незалежним моделюванням Монте-Карло.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0642","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0496","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Рендалл Сміт Randall C. Smith Randall Smith Пітер Чізмен Peter Cheeseman SRI International Дослідницький центр NASA Еймса NASA Ames Research Center NASA Ames"},{"id":"evt-0648","summary":"У 1987 році VaMoRs — фургон Mercedes на 5 тонн, який група Ернста Дікманса в Університеті бундесверу в Мюнхені оснастила камерами й обчислювачами, — здійснив автономні поїздки вільним автобаном зі швидкістю до 96 км/год: і кермо, і швидкість вело компʼютерне бачення. Роком раніше та сама машина показала поздовжнє й бічне керування за зором на випробувальному майданчику Daimler-Benz у Штутгарті на швидкості до 10 м/с (36 км/год). Результати Дікманс і Цапп доповіли на 10-му Всесвітньому конгресі IFAC у Мюнхені 1987 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0134","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Ернст Дікманс Ernst Dickmanns Ernst D. Dickmanns E. D. Dickmanns Альфред Цапп Alfred Zapp A. Zapp Університет бундесверу в Мюнхені Universität der Bundeswehr München UniBwM UBM University of the Federal Armed Forces Munich Daimler-Benz Daimler-Benz AG VaMoRs Versuchsfahrzeug für autonome Mobilität und Rechnersehen"},{"id":"evt-0649","summary":"У травні 1988 року Торп, Ебер, Канаде і Шейфер із Карнегі-Меллона описали в IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (том 10, випуск 3, с. 362–373) систему сприйняття й навігації фургона Navlab: розподілену архітектуру навколо бази даних CODGER, кольоровий зір для утримання дороги і тривимірний зір для виявлення й обходу перешкод; машина їде дорогами безперервно в справжньому вуличному середовищі, оминаючи перешкоди. Річний звіт CMU за 1987 рік називає серед віх демонстрацію Navlab на процесорі Warp зі швидкістю 50 см/с.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0134","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Чарльз Торп Charles Thorpe Chuck Thorpe C. Thorpe Марсіаль Ебер Martial Hebert M. H. Hebert Такео Канаде Takeo Kanade Стівен Шейфер Steven Shafer S. A. Shafer Carnegie Mellon University Navlab NAVLAB"},{"id":"evt-0650","summary":"На конференції NIPS 1988 року Дін Померло з Карнегі-Меллона описав ALVINN — тришарову мережу зворотного поширення, що з зображення камери 30×32 і зображення лазерного далекоміра 8×32 (разом 1217 входів) через 29 прихованих нейронів видає один із 45 напрямів руху. Мережу навчено на 1200 синтетичних зображеннях дороги за 40 епох; на нових синтетичних зображеннях вона вгадує кривину в межах двох одиниць приблизно в 90 % випадків. На фургоні Navlab вона вела машину 400-метровою доріжкою через лісисту ділянку кампусу на пів метра за секунду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0649","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0648","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0260","type":"related"},{"targetId":"evt-0253","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Дін Померло Dean Pomerleau Dean A. Pomerleau Carnegie Mellon University ALVINN Autonomous Land Vehicle In a Neural Network Navlab NAVLAB"},{"id":"evt-0651","summary":"У лютому 1989 року Родні Брукс описав у меморандумі MIT AI Lab 1091 шестиногу машину завдовжки близько 35 см і масою близько 1 кг, якою керує мережа з 57 доповнених скінченних автоматів, побудована поступово: кожна наступна мережа — суворе доповнення попередньої, і на кожному кроці робот лишається працездатним. Робот ходить по нерівній поверхні й іде за людиною, яку пасивно відчуває шістьма піроелектричними інфрачервоними датчиками. Стаття вийшла в Neural Computation, том 1, випуск 2, у червні 1989 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Родні Брукс Rodney Brooks MIT Genghis"},{"id":"evt-0652","summary":"На семінарі IROS ’91 в Осаці (3–5 листопада 1991 року) Джон Леонард з NEC Research Institute і Гʼю Даррант-Вайт з Оксфорда назвали відкриту задачу мобільної робототехніки — одночасне будування карти й локалізацію — і визначили її як довготривале оцінювання положення в глобальній системі відліку без апріорної інформації. Задача важка через парадокс: щоб рухатися точно, роботові потрібна точна карта, а щоб побудувати карту, треба точно знати, звідки він міряв. Для сонарів вони ставлять на машину кілька датчиків на сервоприводах, вивчають підмножину ознак середовища з початкового положення й далі стежать за ними.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0647","type":"related"},{"targetId":"evt-0496","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","embodiment"],"names":"Джон Леонард John J. Leonard J. J. Leonard Гʼю Даррант-Вайт Hugh Durrant-Whyte H. F. Durrant-Whyte NEC Оксфордський університет University of Oxford"},{"id":"evt-0653","summary":"У 1994 році на заключній демонстрації європейського проєкту EUREKA PROMETHEUS під Парижем легковик VaMP Університету бундесверу в Мюнхені й машина VITA-2 Daimler-Benz їхали автострадою A1 у звичайному щільному русі трьох смуг зі швидкістю до 130 км/год: вільна їзда смугою, їзда в колоні, перестроювання для обгону, причому рішення, чи перестроювання безпечне, машина ухвалювала сама, а людина-страхувальник лише підтверджувала. VaMP бачив дорогу двома парами камер уперед і назад і стежив до десяти інших машин на відстані до 100 м.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0648","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Ернст Дікманс Ernst Dickmanns Ernst D. Dickmanns E. D. Dickmanns Університет бундесверу в Мюнхені Universität der Bundeswehr München UniBwM UBM University of the Federal Armed Forces Munich Daimler-Benz Daimler-Benz AG VaMP VaMoRs-P"},{"id":"evt-0654","summary":"У листопаді 1995 року VaMP проїхав понад 1600 км з Мюнхена до Оденсе на засідання проєкту й назад з автономним поздовжнім і бічним керуванням за чорно-білим зображенням: за оцінкою групи, близько 95 % відстані машина проїхала повністю автоматично. На вільному відрізку автобану в Люнебурзькій пустищі швидкість сягала 180 км/год; пʼять разів машина йшла понад 100 км без жодного втручання, найдовший відрізок — близько 160 км; понад 400 перестроювань виконано автономно за командою страхувальника; бічне відхилення від середини смуги рідко перевищувало 0,2 м.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0653","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0247","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving"],"names":"Ернст Дікманс Ernst Dickmanns Ernst D. Dickmanns E. D. Dickmanns Університет бундесверу в Мюнхені Universität der Bundeswehr München UniBwM UBM University of the Federal Armed Forces Munich VaMP VaMoRs-P"},{"id":"evt-0655","summary":"У серпні 1996 року Кавракі й Латомб зі Стенфорда та Швестка й Овермарс з Утрехта опублікували в IEEE Transactions on Robotics and Automation (том 12, випуск 4, с. 566–580) метод планування руху з двох фаз: у фазі навчання випадково вибрані безколізійні конфігурації робота зʼєднуються простим швидким локальним планувальником у граф, дорожню карту; у фазі запиту початкова й кінцева конфігурації приєднуються до графа, і в ньому шукається шлях. Для плоских шарнірних роботів із багатьма ступенями свободи планування займає частку секунди на робочій станції близько 150 MIPS після кількох десятків секунд навчання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0646","type":"related"},{"targetId":"evt-0114","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Лідія Кавракі Lydia Kavraki L. E. Kavraki Петр Швестка Petr Švestka P. Svestka Жан-Клод Латомб Jean-Claude Latombe J.-C. Latombe Марк Овермарс Mark Overmars M. H. Overmars Stanford University Утрехтський університет Utrecht University University of Utrecht"},{"id":"evt-0656","summary":"20 грудня 1996 року Honda оприлюднила десять років закритих досліджень і вперше показала прототип самостійного двоногого людиноподібного робота з батареєю на борту: дві ноги, дві руки, зріст 180 см, маса 210 кг, час роботи близько 15 хвилин. Робот сам оцінює стан поверхні й іде рівною підлогою, через пороги, схилами і сходами вгору й униз, не падає від поштовху, змінює напрямок за бездротовою командою і двома руками штовхає візок чи закручує болти за дистанційним керуванням.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0200","type":"enables"},{"targetId":"evt-0124","type":"related"},{"targetId":"evt-0645","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Honda Honda P2 P2 Кадзуо Хіраї Kazuo Hirai K. Hirai Масато Хіросе Masato Hirose M. Hirose Юдзі Хайкава Yuji Haikawa Y. Haikawa Тору Такенака Toru Takenaka T. Takenaka"},{"id":"evt-0657","summary":"На AAAI-98 у Медісоні (26–30 липня 1998 року) Синтія Брізіл з лабораторії ШІ MIT описала мотиваційну систему автономного робота Kismet, яка регулює взаємодію з людиною за зразком пари «доглядач — немовля»: потяги, емоції й вирази обличчя разом утримують обмін на прийнятній для робота інтенсивності. Робот має активну стереосистему зору з кольоровими камерами в очних яблуках і мікрофон у кожному вусі; рухомі риси обличчя — брови, вуха, очі й повіки — показують вирази гніву, втоми, страху, огиди, збудження, радості, інтересу, смутку й здивування. Подано перші досліди взаємодії з людьми.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0150","type":"related"},{"targetId":"evt-0182","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Синтія Брізіл Cynthia Breazeal Cynthia Ferrell Cynthia Breazeal (Ferrell) MIT Kismet"},{"id":"evt-0658","summary":"У лютневому випуску Neural Computation 1991 року (том 3, випуск 1, с. 79–87) Роберт Джейкобс і Майкл Джордан з MIT та Стівен Ноулан і Джеффрі Гінтон з Торонтського університету описали систему з кількох мереж-експертів і мережі-вентиля, яка для кожного навчального прикладу вирішує, котрий експерт його бере. На задачі розрізнення чотирьох голосних 75 мовців суміші з 4 або 8 простих лінійних експертів досягали критерію похибки приблизно вдвічі швидше за мережі зворотного поширення, за тих самих 90 % на перевірці.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0529","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Роберт Джейкобс Robert A. Jacobs Майкл Джордан Michael Jordan Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton MIT University of Toronto"},{"id":"evt-0659","summary":"На ICML 2001 Джон Лафферті (Карнегі-Меллон), Ендрю Маккаллум і Фернандо Перейра (WhizBang! Labs, Перейра також Пенсильванський університет) представили умовні випадкові поля: модель імовірності всієї послідовності міток за послідовністю спостережень, нормовану по всій послідовності, а не в кожному стані. На розмітці частин мови в Penn Treebank похибка на слово — 5,55 % проти 5,69 % у прихованої марковської моделі й 6,37 % у марковської моделі максимальної ентропії; з ознаками написання — 4,27 % проти 4,81 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0194","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0174","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон Лафферті John Lafferty Ендрю Маккаллум Andrew McCallum Фернандо Перейра Fernando Pereira Carnegie Mellon University WhizBang! Labs University of Pennsylvania"},{"id":"evt-0660","summary":"У журналі Machine Learning (том 45, випуск 1, жовтень 2001, с. 5–32) Лео Брейман з Каліфорнійського університету в Берклі визначив випадкові ліси: ансамбль дерев, кожне з яких вирощено за незалежно вибраним випадковим вектором, і дерева голосують за клас. Він довів, що похибка узагальнення лісу майже напевно збігається до межі зі зростанням кількості дерев, обмежив її силою окремих дерев і кореляцією між ними й показав, що випадковий вибір ознак у кожному вузлі дає похибку, порівнянну з AdaBoost або меншу, і стійкість до шуму.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0151","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0174","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0218","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Лео Брейман Leo Breiman Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0661","summary":"У The Annals of Statistics за жовтень 2001 року (том 29, випуск 5, с. 1189–1232) Джером Фрідман зі Стенфорда подав бустинг як градієнтний спуск у просторі функцій: кожен новий складник адитивної моделі підганяється під від'ємний градієнт довільно обраної функції втрат. Він дав алгоритми для найменших квадратів, найменших абсолютних відхилень, втрат Губера й багатокласової логістичної правдоподібності, окремі версії для дерев регресії (TreeBoost) і засоби тлумачення таких моделей. Стаття — лекція Рейтца 1999 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0174","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0151","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джером Фрідман Jerome H. Friedman Stanford University"},{"id":"evt-0662","summary":"3 липня 2012 року Джеффрі Гінтон, Нітіш Шрівастава, Алекс Крижевський, Ілля Суцкевер і Руслан Салахутдінов з Торонтського університету виклали препринт: на кожному навчальному прикладі вимикати кожен прихований нейрон з імовірністю 0,5, а під час перевірки вдвічі зменшувати вихідні ваги. На MNIST найкраща звичайна мережа робила 160 помилок; dropout знизив їх приблизно до 130, а з вимиканням ще й 20 % пікселів входу — приблизно до 110. Одна мережа на ImageNet 2010 — з 48,6 % до 42,4 % похибки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton Нітіш Шрівастава Nitish Srivastava Алекс Крижевський Alex Krizhevsky Ілля Суцкевер Ilya Sutskever University of Toronto"},{"id":"evt-0663","summary":"3 червня 2014 року Кьонхьон Чо, Йошуа Бенжіо й співавтори з Монреальського університету, Гетеборзького університету й Університету Мену виклали кодувальник–декодувальник на рекурентних мережах: одна мережа стискає фразу у вектор фіксованої довжини, друга розгортає його у фразу іншою мовою. Для нього запропоновано новий прихований блок із вентилем скидання й вентилем оновлення, натхненний LSTM, але значно простіший. Як ознака в фразовій системі перекладу з англійської на французьку він підняв BLEU на тесті з 29,33 до 29,96, а разом із нейронною мовною моделлю й штрафом за слова — до 31,18.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0005","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0009","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Кьонхьон Чо Kyunghyun Cho Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio Universite de Montreal"},{"id":"evt-0664","summary":"4 лютого 2016 року Володимир Мних і співавтори з Google DeepMind виклали асинхронні варіанти чотирьох алгоритмів навчання з підкріпленням: багато акторів-учнів паралельно працюють на копіях середовища замість навчання з пам'яті повторів. Найкращий, асинхронний актор-критик з перевагою (A3C), за чотири дні навчання на 16 ядрах CPU без GPU досяг у середньому 623,0 % і в медіані 112,6 % людського рівня на 57 іграх Atari проти 121,9 % і 47,5 % у DQN після восьми днів на GPU.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0224","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Володимир Мних Volodymyr Mnih Девід Сільвер David Silver DeepMind Universite de Montreal"},{"id":"evt-0665","summary":"23 січня 2017 року Ноам Шазір і співавтори з Google Brain, серед них Джеффрі Дін і Джеффрі Гінтон, виклали шар з тисяч мереж-експертів, з яких навчуваний вентиль обирає для кожного прикладу лише кілька (зашумлений вибір top-k). Вставлений між шарами LSTM, він дав моделі до 137 млрд параметрів і, за словами авторів, понад 1000-кратне зростання місткості за незначної втрати обчислювальної ефективності. На WMT'14 — 40,56 BLEU для англійська–французька і 26,03 для англійська–німецька.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0658","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0529","type":"enables"},{"targetId":"evt-0291","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","compute"],"names":"Ноам Шазір Noam Shazeer Куок Ле Quoc Le Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton Джеффрі Дін Jeffrey Dean Google"},{"id":"evt-0666","summary":"12 червня 2017 року Пол Крістіано й Даріо Амодей з OpenAI, Ян Лайке, Мільян Мартич і Шейн Легг з DeepMind та Том Браун виклали метод, у якому людина порівнює пари коротких відрізків траєкторії агента, модель винагороди підганяється під ці вибори, а агент учиться з підкріпленням на передбаченій винагороді. На восьми задачах робототехніки в MuJoCo і семи іграх Atari метод працював без доступу до функції винагороди, з людським відгуком менш ніж на 1 % взаємодій агента із середовищем.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0664","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0243","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","safety"],"names":"Пол Крістіано Paul Christiano Ян Лайке Jan Leike Шейн Легг Shane Legg Даріо Амодей Dario Amodei OpenAI DeepMind"},{"id":"evt-0667","summary":"20 липня 2017 року Джон Шульман, Філіп Вольський, Прафулла Дхарівал, Алек Редфорд і Олег Клімов з OpenAI виклали проксимальну оптимізацію політики: сурогатну цільову функцію, яка обрізає відношення ймовірностей нової й старої політики (в експериментах ε = 0,2), тож ту саму вибірку можна використати для кількох епох оновлень мініпакетами лише методами першого порядку. На семи задачах MuJoCo по мільйону кроків PPO перевершив попередні методи градієнта політики майже скрізь; на 49 іграх Atari виграв 30 за середньою винагородою за навчання проти 18 в ACER і однієї в A2C.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0664","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0243","type":"enables"},{"targetId":"evt-0528","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джон Шульман John Schulman Алек Редфорд Alec Radford OpenAI"},{"id":"evt-0668","summary":"22 травня 2020 року Патрік Льюїс і одинадцять співавторів з Facebook AI Research, University College London і Нью-Йоркського університету виклали RAG: попередньо навчений генератор (BART-large, 400 млн параметрів) разом зі щільним векторним індексом Вікіпедії — дампом грудня 2018 року, поділеним на 21 015 324 уривки по 100 слів; пошуковик і генератор донавчаються разом. RAG-Sequence дав 44,5 точного збігу на Natural Questions, 56,1 на TriviaQA, 45,2 на WebQuestions і 52,2 на CuratedTrec; стаття заявляє новий найкращий результат на всіх чотирьох, для TriviaQA — лише на поділі, порівнянному з T5, бо на звичайному DPR має 57,9.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0573","type":"enables"},{"targetId":"evt-0203","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Патрік Льюїс Patrick Lewis Meta University College London Нью-Йоркський університет New York University NYU"},{"id":"evt-0669","summary":"20 квітня 2021 року Цзяньлінь Су, Юй Лу, Шенфен Пань, Бо Вень і Юньфен Лю із Zhuiyi Technology (Шеньчжень) виклали RoFormer: позиція токена кодується матрицею обертання, що повертає вектор на кут, залежний від позиції, і самоувага природно дістає залежність від відносної відстані. Експерименти першої версії — лише китайські: після попереднього навчання на близько 34 ГБ китайських текстів на задачі зіставлення судових справ CAIL2019-SCM RoFormer досяг 69,79 % на тесті при довжині 1024 проти 68,10 % у WoBERT при 512.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0271","type":"enables"},{"targetId":"evt-0602","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Цзяньлінь Су Jianlin Su Zhuiyi Technology"},{"id":"evt-0670","summary":"17 червня 2021 року Едвард Ху і семеро співавторів з Microsoft виклали LoRA: ваги попередньо навченої моделі заморожуються, а в кожен шар трансформера вводяться навчувані матриці низькорангового розкладу. Для GPT-3 175B перша версія повідомляє в 10 000 разів менше навчуваних параметрів і втричі менші вимоги до обчислювального обладнання, ніж повне донавчання, за якості на рівні або вищій, і контрольну точку, що зменшується з 350 ГБ до 35 МБ.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0276","type":"enables"},{"targetId":"evt-0238","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Едвард Ху Edward Hu Microsoft"},{"id":"evt-0671","summary":"28 січня 2022 року Джейсон Вей і шестеро колег з Google Brain виклали підказку з ланцюжком міркувань: вісім розв'язаних прикладів у підказці показують проміжні кроки перед кожною відповіддю, і модель далі пише такі кроки сама. У моделі на 137 млрд параметрів точність на шкільних задачах з математики GSM8K зросла з 6,3 % до 14,8 %, а з зовнішнім калькулятором — до 19,5 % проти 18 % у GPT-3 175B, донавченої з калькулятором; на MultiArith — з 7,6 % до 45,0 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0308","type":"related"},{"targetId":"evt-0238","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джейсон Вей Jason Wei Куок Ле Quoc Le Google"},{"id":"evt-0672","summary":"29 березня 2022 року Джордан Гоффманн і колеги з DeepMind виклали результат навчання понад 400 мовних моделей від 70 млн до понад 16 млрд параметрів на 5–500 млрд токенів: за оптимального використання обчислень розмір моделі й кількість токенів треба масштабувати порівну. Chinchilla на 70 млрд параметрів, навчена на 1,4 трлн токенів за бюджетом Gopher (учетверо більше даних, ніж у Gopher на 280 млрд), перевершила Gopher, GPT-3, Jurassic-1 і Megatron-Turing NLG і досягла 67,5 % на MMLU — поліпшення понад 7 % щодо Gopher.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0014","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0271","type":"enables"}],"media":[],"tags":["compute","data"],"names":"Джордан Гоффманн Jordan Hoffmann DeepMind Chinchilla"},{"id":"evt-0673","summary":"27 травня 2022 року Трі Дао, Деніел Фу, Стефано Ермон і Крістофер Ре зі Стенфорда та Атрі Рудра з Університету в Баффало виклали FlashAttention — алгоритм точної уваги, що обчислює її плитками, аби зменшити кількість читань і записів між високошвидкісною пам'яттю GPU і вбудованою SRAM. Він навчив BERT-large на 15 % швидше від рекорду MLPerf 1.1, GPT-2 — утричі швидше при 1 тис. токенів, Long Range Arena — у 2,4 раза швидше при 1–4 тис.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0602","type":"enables"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Трі Дао Tri Dao Крістофер Ре Christopher Ré Stanford University University at Buffalo"},{"id":"evt-0674","summary":"1962 року Обчислювальний центр Академії наук УРСР, створений 1957-го, став Інститутом кібернетики АН УРСР: статут інституту називає постанову Президії Академії від 11 травня 1962 року. Директором став Віктор Глушков, який очолював і сам центр.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Інститут кібернетики АН УРСР Institute of Cybernetics, Ukrainian Academy of Sciences Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України V. M. Glushkov Institute of Cybernetics Institute of Cybernetics, Kiev Віктор Глушков Victor Glushkov V. M. Glushkov Viktor Glushkov Віктор Михайлович Глушков"},{"id":"evt-0675","summary":"1964 року Видавництво Академії наук УРСР у Києві випустило книжку Віктора Глушкова «Введение в кибернетику» на 324 сторінки. Вона зводить в одне теорію алгоритмів і автоматів, булеву алгебру, самоорганізовні системи й навчання перцептронів, ЕОМ і Алгол-60, числення предикатів і автоматизацію доведень. 1966 року вийшли два англійські переклади.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0674","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Віктор Глушков Victor Glushkov V. M. Glushkov Viktor Glushkov Віктор Михайлович Глушков Інститут кібернетики АН УРСР Institute of Cybernetics, Ukrainian Academy of Sciences Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України V. M. Glushkov Institute of Cybernetics Institute of Cybernetics, Kiev"},{"id":"evt-0676","summary":"У вересні 1975 року на IJCAI-75 у Тбілісі Микола Амосов, Ернст Куссуль і В. Д. Фоменко з відділу біокібернетики київського Інституту кібернетики описали транспортного робота ТАІР, яким керує не програма, а нейроподібна мережа зі 100 вузлів у шести «сферах», із системою підкріплення й гальмування та 60 каналами від датчиків. Візок триколісний, 1600×1100×600 мм.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0114","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0674","type":"related"}],"media":[],"tags":["embodiment"],"names":"Микола Амосов Nikolai Amosov N. M. Amosov Mykola Amosov Ернст Куссуль Ernst Kussul E. M. Kussul В. Д. Фоменко V. D. Fomenko Інститут кібернетики АН УРСР Institute of Cybernetics, Ukrainian Academy of Sciences Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України V. M. Glushkov Institute of Cybernetics Institute of Cybernetics, Kiev"},{"id":"evt-0677","summary":"12 березня 2022 року, за словами гендиректора Clearview AI Хоана Тон-Тата, міністерство оборони України почало безкоштовно користуватися пошуковиком облич компанії. До 24 березня віцепрем'єр і міністр цифрової трансформації Михайло Федоров підтвердив Reuters, що Україна шукає за його допомогою акаунти загиблих російських військових у соцмережах і повідомляє їхні родини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0551","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","harm"],"names":"Clearview AI Clearview AI, Inc. Міністерство оборони України Ministry of Defence of Ukraine Міноборони Ministry of Defense of Ukraine Міністерство цифрової трансформації України Ministry of Digital Transformation of Ukraine Мінцифри Михайло Федоров Mykhailo Fedorov"},{"id":"evt-0678","summary":"26 квітня 2023 року Міністерство цифрової трансформації, Міністерство оборони, Генеральний штаб ЗСУ, РНБО, Міністерство економіки й Міністерство стратегічних галузей промисловості представили Brave1 — кластер оборонних технологій, що дає розробникам державні гранти, військову експертизу, випробування й супровід.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0677","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence"],"names":"Brave1 BRAVE1 Міністерство цифрової трансформації України Ministry of Digital Transformation of Ukraine Мінцифри Міністерство оборони України Ministry of Defence of Ukraine Міноборони Ministry of Defense of Ukraine Михайло Федоров Mykhailo Fedorov"},{"id":"evt-0679","summary":"У травні 2024 року на воркшопі UNLP у Турині Олексій Сивокінь, Мар'яна Романишин і Роман Кислий підбили перше змагання з дотренування великих мовних моделей для української: лише відкриті ваги, які вміщаються в 16 ГБ відеопам'яті. На 751 питанні ЗНО 2020–2023 років найкраща команда набрала 0,49 точності, GPT-4 поза конкурсом — 0,61.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0282","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0018","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Олексій Сивокінь Oleksiy Syvokon Мар'яна Романишин Mariana Romanyshyn Роман Кислий Roman Kyslyi КПІ ім. Ігоря Сікорського Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute National Technical University of Ukraine \"Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute\" Київський політехнічний інститут"},{"id":"evt-0680","summary":"У листопаді 1963 року Дональд Мічі описав у The Computer Journal машину MENACE, що вчилася грати в хрестики-нулики спробами й помилками: по сірниковій коробці на кожну з 287 істотно різних позицій, кольорові намистинки в ній — можливі ходи. Після нічиєї в кожну відкриту коробку додавали одну намистинку, після перемоги — три, після поразки одну забирали. Саму машину й перший турнір Мічі описав ще 1961 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Дональд Мічі Donald Michie D. Michie MENACE Matchbox Educable Noughts And Crosses Engine"},{"id":"evt-0681","summary":"23 вересня 2010 року британський реєстр компаній зареєстрував фірму 07386350 під назвою Friars 2022 Limited, із секретарем M&R Secretarial Services і кембриджською адресою. 15 листопада її перейменовано на DeepMind Technologies Limited, 7 грудня директором став Деміс Хассабіс, а Мустафа Сулейман — секретарем. Шейн Легг і Сулейман стали директорами лише 23 грудня 2011 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0633","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"DeepMind Деміс Гассабіс Demis Hassabis Шейн Легг Shane Legg Мустафа Сулейман Mustafa Suleyman"},{"id":"evt-0682","summary":"5 червня 2015 року токійська Preferred Networks випустила Chainer 1.0 — бібліотеку глибокого навчання на Python, у якій граф обчислень не описують наперед: він запам'ятовується сам, поки йде пряме обчислення. У грудні того ж року Сейя Токуй, Кента Оно, Шохей Хідо й Джастін Клейтон назвали цей підхід Define-by-Run на воркшопі LearningSys при NIPS.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0234","type":"enables"},{"targetId":"evt-0258","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["tools","openness"],"names":"Preferred Networks Preferred Networks, Inc. PFN Chainer Сейя Токуй Seiya Tokui"},{"id":"evt-0683","summary":"З 23 по 27 травня 2017 року в Учжені DeepMind разом із Китайською асоціацією ґо провела Future of Go Summit: матч із трьох партій проти першого номера світу Ке Цзє, парну гру, де двоє професіоналів мали по AlphaGo в напарниках, і гру проти команди з п'яти професіоналів. AlphaGo виграла всі три партії, і DeepMind оголосила цей матч для програми останнім.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0053","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"DeepMind Ке Цзє Ke Jie Деміс Гассабіс Demis Hassabis"},{"id":"evt-0684","summary":"4 липня 2017 року Baidu виклала на GitHub Apollo 1.0 — відкритий код платформи для автономного водіння. Перша версія вміла одне: повторювати маршрут і швидкість, які проїхав водій-людина, на закритому майданчику за GPS. Перешкод поблизу вона не бачила й на дороги загального користування не виїжджала. Відкрити код Baidu пообіцяла ще 18 квітня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["driving","openness"],"names":"Baidu Apollo Baidu Apollo Project Apollo"},{"id":"evt-0685","summary":"29 липня 2019 року група Baidu на чолі з Юй Сунем виклала ERNIE 2.0 — схему, у якій до мовної моделі поступово додають нові завдання попереднього навчання й учать їх разом із попередніми, щоб вивчене не забувалося. Велика модель набрала 83,6 на прихованому тестовому наборі GLUE, на 3,1 % більше за BERT, і обійшла BERT на всіх десяти завданнях тесту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0012","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0506","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Baidu ERNIE 2.0 Юй Сунь Yu Sun"},{"id":"evt-0686","summary":"5 жовтня 2020 року спільнота Masakhane виклала статтю про партисипативне дослідження машинного перекладу для африканських мов: понад 400 учасників щонайменше з 20 країн за рік зібрали нові набори перекладів і еталони для понад 30 мов, третину з них оцінено людьми. Серед авторів — дослідники з кількох десятків установ, від Преторії й Кано до Стелленбоша.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0598","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"Masakhane Masakhane community Вільгельміна Некото Wilhelmina Nekoto Вукосі Марівате Vukosi Marivate"},{"id":"evt-0687","summary":"Близько 1970 року, за словами розробника, SYSTRAN Пітера Тоуми, розроблений за підтримки ВПС США, став робочою системою перекладу з російської на англійську й працював так і на березень 1976 року, коли Тоума доповідав на семінарі Служби моніторингу іноземного мовлення. За його словами, система на IBM 360/370 обробляла 300 000 слів за годину процесорного часу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0077","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0106","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"SYSTRAN Пітер Тоума Peter Toma"},{"id":"evt-0688","summary":"Навесні 1971 року Кеннет Колбі, Сильвія Вебер і Франклін Гільф описали PARRY — програму-симуляцію параноїдного пацієнта, що веде психіатричне інтерв'ю через телетайп. Успіх моделі вони запропонували міряти тестами на нерозрізненність, і 1972 року судді-психіатри намагалися відрізнити інтерв'ю з нею від інтерв'ю з пацієнтами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0040","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","evaluation"],"names":"PARRY Кеннет Колбі Kenneth Colby"},{"id":"evt-0689","summary":"У січні 1972 року Карен Спарк-Джонс із Кембриджу запропонувала зважувати терміни запиту за тим, у скількох документах колекції вони трапляються: збіг на рідкому терміні важить більше, ніж на частому. На трьох тестових колекціях — Cranfield, INSPEC і Keen — таке зважування дало суттєвий приріст над простим підрахунком збігів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Карен Спарк-Джонс Karen Spärck Jones University of Cambridge"},{"id":"evt-0690","summary":"9 грудня 1975 року система METEO групи TAUM Монреальського університету почала експериментально перекладати публічні прогнози погоди для всієї Канади з англійської на французьку, а на 15 травня 1976 року запланували повну експлуатацію. Речення, які система приймала, йшли до радіо й газет без людської правки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0106","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","tools"],"names":"METEO Джон Шандіу John Chandioux Universite de Montreal"},{"id":"evt-0691","summary":"У листопаді 1975 року Джерард Салтон, А. Вонг і Ч. С. Ян з Корнелла описали документи й запити як вектори ваг термінів і показали, що пошук працює краще там, де документи в цьому просторі лежать далі один від одного. На трьох колекціях — 424 документи з аеродинаміки, 450 з медицини і 425 статей Time — вони за цим мірилом добирали словник індексування.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0689","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Джерард Салтон Gerard Salton Корнельський університет Cornell University"},{"id":"evt-0692","summary":"8 листопада 1991 року в Бостонському комп'ютерному музеї відбувся перший конкурс на премію Г'ю Лебнера — обмежений тест Тюрінга: десять суддів із публіки розмовляли на задані теми з шістьма програмами й двома людьми. Перемогла програма Джозефа Вайнтрауба на тему «примхливої розмови»; п'ятеро суддів назвали її людиною.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0001","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0688","type":"related"},{"targetId":"evt-0040","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Г'ю Лебнер Hugh Loebner"},{"id":"evt-0693","summary":"4–6 листопада 1992 року в Ґейтерсберзі NIST і DARPA провели першу конференцію Text REtrieval Conference: 25 груп прогнали свої системи на спільній колекції близько двох гігабайтів тексту і спільних темах, а результати оцінено однією процедурою. Прийшло 92 учасники.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0691","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"NIST DARPA Донна Гарман Donna Harman"},{"id":"evt-0694","summary":"1994 року група Стівена Робертсона з City University в Лондоні, готуючи систему Okapi до TREC-3, об'єднала дві свої вагові функції BM11 і BM15 в одну — BM25, де параметр b визначає, наскільки довжина документа змінює внесок частоти терміна. Прогін citya1 із цією функцією очолив шістку найкращих автоматичних прогонів ad hoc.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0693","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0689","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","evaluation"],"names":"Стівен Робертсон Stephen Robertson City University, London NIST"},{"id":"evt-0695","summary":"1998 року Мехран Сахамі зі Стенфорда та Сьюзен Дюмейс, Девід Геккерман і Ерік Горвіц з Microsoft Research показали, що наївний баєсівський класифікатор, навчений на листах користувача, відсіює небажану пошту. На 1789 листах із простими ознаками поштового домену він досяг 100 % точності й 98,3 % повноти для небажаних.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Мехран Сахамі Mehran Sahami Сьюзен Дюмейс Susan Dumais Девід Геккерман David Heckerman Ерік Горвіц Eric Horvitz Stanford University Microsoft"},{"id":"evt-0696","summary":"У серпні 2002 року Пол Ґрем опублікував есей «A Plan for Spam»: фільтр, що поєднує за Баєсом ймовірності спаму п'ятнадцяти найпоказовіших слів листа, на його пошті пропускав менше 5 спам-листів на 1000 без жодного хибного спрацювання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0695","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Пол Ґрем Paul Graham"},{"id":"evt-0697","summary":"У квітні 2006 року Google відкрив для всіх свою статистичну систему перекладу арабська↔англійська, про що 28 квітня написав Франц Ох. Систему навчено на мільярдах слів одномовних текстів і паралельних людських перекладів; на оцінюванні NIST 2005 року вона мала найвищий BLEU серед учасників для арабської й китайської.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0158","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0503","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0687","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Google Франц Ох Franz Och Google Translate"},{"id":"evt-0698","summary":"23 березня 2016 року Microsoft запустила в Twitter чат-бота Tay для 18–24-річних американців, який навчався з розмов. За першу добу скоординована група користувачів скористалася вразливістю, і Tay публікував образливі тексти й зображення; 25 березня компанія вибачилася, а бот був уже вимкнений.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["harm"],"names":"Tay Microsoft Пітер Лі Peter Lee"},{"id":"evt-0699","summary":"26 вересня 2016 року Google виклав GNMT — нейронну систему перекладу з вісьмома шарами LSTM у кодері й вісьмома в декодері, а 27 вересня перевів на неї 100 % перекладів з китайської на англійську в Google Translate, близько 18 мільйонів на день. У людському оцінюванні вона зменшила помилки проти фразової статистичної системи в середньому на 60 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0008","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0009","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0697","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"GNMT Google Google Translate Юнхуей Ву Yonghui Wu Майк Шустер Mike Schuster Куок Ле Quoc Le Джеффрі Дін Jeffrey Dean"},{"id":"evt-0700","summary":"22 жовтня 1994 року на конференції CSCW Пол Резнік із MIT, Джон Рідл з Університету Міннесоти та троє співавторів описали GroupLens — відкриту архітектуру колаборативної фільтрації новин Usenet. Читачі оцінюють статті, сервери оцінок, названі Better Bit Bureaus, збирають оцінки й передбачають, як статтю оцінить інший читач, виходячи з того, що люди, які погоджувалися раніше, погодяться знову.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["data"],"names":"GroupLens Пол Резнік Paul Resnick Джон Рідл John Riedl MIT Університет Міннесоти University of Minnesota"},{"id":"evt-0701","summary":"У випуску IEEE Internet Computing за січень–лютий 2003 року Грег Лінден, Брент Сміт і Джеремі Йорк з Amazon.com описали item-to-item collaborative filtering, яким магазин персоналізує сторінки кожного клієнта. Таблицю схожих товарів рахують офлайн, а онлайн-частина залежить лише від того, скільки товарів клієнт купив чи оцінив, а не від розміру бази клієнтів чи каталогу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0700","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","data"],"names":"Грег Лінден Greg Linden Amazon"},{"id":"evt-0702","summary":"8 травня 2007 року Метью Річардсон, Ева Доміновська і Роберт Раньо з Microsoft опублікували в збірнику конференції WWW модель, що передбачає частку кліків для пошукових оголошень, які ще не мають історії показів. Логістична регресія на ознаках оголошення, ключових слів і рекламодавця зменшила помилку оцінки на 30 % проти базової моделі, яка просто бере середню частку кліків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Метью Річардсон Matthew Richardson Microsoft"},{"id":"evt-0703","summary":"6 квітня 2012 року Ксав'єр Аматріайн і Джастін Базіліко з Netflix розповіли, що з відкритого змагання компанія ввела в продукт два алгоритми з переможного рішення першого проміжного призу 2007 року — факторизацію матриць і обмежені машини Больцмана. Суміш сотень моделей, що виграла головний приз, не ввели: виміряний офлайн приріст точності не виправдовував інженерних витрат.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0048","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","evaluation"],"names":"Ксав'єр Аматріайн Xavier Amatriain Джастін Базіліко Justin Basilico Netflix"},{"id":"evt-0704","summary":"6 серпня 2013 року інженер Facebook Ларс Бекстром у першому дописі серії News Feed FYI пояснив, що за кожного відвідування стрічки користувач має в середньому 1 500 потенційних історій від друзів і сторінок, а ранжування відбирає з них у середньому 300 на день за сигналами взаємодії, реакцій і приховування. Того ж дня компанія оголосила, що непрочитані історії, які далі збирають реакції, можуть повернутися вгору стрічки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"Ларс Бекстром Lars Backstrom News Feed Meta"},{"id":"evt-0705","summary":"24 серпня 2014 року одинадцять інженерів Facebook, серед них Хоакін Кіньйонеро Кандела, описали на воркшопі ADKDD модель прогнозу кліків на рекламу: дерева градієнтного бустингу перетворюють ознаки, а логістична регресія, яку оновлюють онлайн, дає ймовірність кліку. Поєднання перевершило кожен із двох методів окремо більш ніж на 3 % за нормалізованою ентропією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0661","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0702","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Хоакін Кіньйонеро Кандела Joaquin Quiñonero Candela Meta"},{"id":"evt-0706","summary":"28 грудня 2015 року Карлос Гомес-Урібе і Ніл Гант з Netflix описали в журналі ACM Transactions on Management Information Systems рекомендаційну систему компанії: вона впливає на вибір приблизно 80 % годин перегляду, решта 20 % припадає на пошук. Автори оцінили, що персоналізація й рекомендації разом заощаджують компанії понад мільярд доларів на рік, бо зменшують відтік підписників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0703","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0048","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Карлос Гомес-Урібе Carlos A. Gomez-Uribe Ніл Гант Neil Hunt Netflix"},{"id":"evt-0707","summary":"24 червня 2016 року шістнадцять авторів з Google виклали препринт Wide & Deep: широка лінійна модель на перехресних ознаках і глибока мережа з векторними поданнями, навчені разом. Модель запустили й випробували в Google Play; в онлайн-експерименті на 1 % користувачів вона підняла частку встановлень застосунків з головної сторінки магазину на 3,9 % проти попередньої моделі — лише широкої логістичної регресії.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0230","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Хен-Цзе Чен Heng-Tze Cheng Google Play Google"},{"id":"evt-0708","summary":"7 вересня 2016 року Пол Ковінгтон, Джей Адамс і Емре Саргін з Google описали для конференції RecSys рекомендаційну систему YouTube на глибоких мережах у два етапи: генерація кандидатів звужує корпус із мільйонів відео до сотень, а окрема мережа ранжування впорядковує їх, передбачаючи очікуваний час перегляду, а не ймовірність кліку. Моделі мають близько мільярда параметрів і навчені на сотнях мільярдів прикладів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0230","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":[],"names":"Пол Ковінгтон Paul Covington YouTube Google"},{"id":"evt-0709","summary":"18 червня 2020 року TikTok опублікував опис того, як рекомендаційна система наповнює стрічку For You: вона ранжує відео за взаємодіями користувача, інформацією про відео (підписи, звуки, хештеги) і, з меншою вагою, за налаштуваннями пристрою й облікового запису. Кількість підписників автора і його попередні успішні відео, за дописом, не є прямими чинниками.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":[],"names":"TikTok"},{"id":"evt-0710","summary":"6 травня 1960 року журнал Science надрукував статтю Норберта Вінера «Some Moral and Technical Consequences of Automation». На прикладі шашкових програм IBM, які після 10–20 годин гри й навчання обігрують того, хто їх запрограмував, Вінер доводив, що машина, яка вчиться, може виробити непередбачені стратегії швидше, ніж людина встигне їх зрозуміти й втрутитися.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0065","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0081","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Норберт Вінер Norbert Wiener MIT"},{"id":"evt-0711","summary":"У шостому томі Advances in Computers, який видавець датує 1966 роком, Ірвінг Джон Гуд із Трініті-коледжу в Оксфорді опублікував «Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine». Він визначив ультраінтелектуальну машину як таку, що далеко перевершує будь-яку людину в усій інтелектуальній діяльності, і вивів, що вона зможе конструювати ще кращі машини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Ірвінг Джон Гуд Irving John Good Оксфордський університет University of Oxford"},{"id":"evt-0712","summary":"3 липня 2014 року Oxford University Press випустило книжку Ніка Бострома, директора оксфордського Інституту майбутнього людства, «Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies», 352 сторінки. Книжка розбирає, як машинний інтелект може перевершити людський, чому його цілі можуть розійтися з людськими і які способи контролю для цього взагалі можливі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0711","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0666","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Нік Бостром Nick Bostrom Інститут майбутнього людства Future of Humanity Institute Оксфордський університет University of Oxford"},{"id":"evt-0713","summary":"21 червня 2016 року Даріо Амодей і Кріс Олах (Google Brain), Джейкоб Стейнгардт (Стенфорд), Пол Крістіано (Берклі), Джон Шульман (OpenAI) і Ден Мане (Google Brain) виклали препринт «Concrete Problems in AI Safety». Вони звели ризик аварій у системах машинного навчання до п'яти дослідницьких задач: побічні ефекти, зламування винагороди, масштабований нагляд, безпечне дослідження і зсув розподілу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0666","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Даріо Амодей Dario Amodei Кріс Ола Chris Olah Джейкоб Стейнгардт Jacob Steinhardt Пол Крістіано Paul Christiano Джон Шульман John Schulman Google Stanford University Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley OpenAI"},{"id":"evt-0714","summary":"У січні 2017 року Future of Life Institute оприлюднив 23 Асиломарські принципи ШІ, вироблені на його конференції Beneficial AI 2017 в Асиломарі. Принципи згруповано в три розділи — дослідження, етика й цінності, довгострокові питання — і відкрито для підпису.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0274","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Future of Life Institute"},{"id":"evt-0715","summary":"9 квітня 2018 року OpenAI оприлюднила статут із чотирма принципами: широко розподілена користь, довгострокова безпека, технічне лідерство й кооперативна орієнтація. AGI у ньому визначено як високоавтономні системи, що перевершують людей у більшості економічно цінної роботи, а головний фідуціарний обов'язок організації — перед людством.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0231","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0716","summary":"11 березня 2019 року Грег Брокман та Ілля Суцкевер оголосили OpenAI LP — компанію з «обмеженим прибутком», яку контролює рада неприбуткової OpenAI. Віддача інвесторам першого раунду обмежена стократною сумою вкладу, а все понад неї належить неприбутковій організації. У LP перейшла більшість працівників, близько ста людей.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0715","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0231","type":"extends"}],"media":[],"tags":["economy","safety"],"names":"OpenAI Грег Брокман Greg Brockman Ілля Суцкевер Ilya Sutskever"},{"id":"evt-0717","summary":"15 грудня 2022 року 51 автор з Anthropic на чолі з Юньтао Баєм виклав препринт «Constitutional AI». Асистента навчили бути нешкідливим без жодної людської мітки шкідливих відповідей: людський нагляд зведено до короткого переліку принципів, «конституції», а порівняння відповідей, на яких учиться модель переваг, робить сама модель.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0666","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0243","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Юньтао Бай Yuntao Bai Anthropic"},{"id":"evt-0718","summary":"19 вересня 2023 року Anthropic оприлюднила політику відповідального масштабування (RSP): рівні безпеки ШІ від ASL-1 до ASL-3, побудовані за зразком рівнів біобезпеки, де вищий рівень вимагає суворіших доказів безпеки. Чинні моделі, зокрема Claude, компанія віднесла до ASL-2; ASL-4 і вище ще не визначено.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0281","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0295","type":"related"},{"targetId":"evt-0370","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Anthropic"},{"id":"evt-0719","summary":"18 грудня 2023 року OpenAI оприлюднила бета-версію Preparedness Framework — порядок відстеження катастрофічних ризиків у чотирьох категоріях: кібербезпека, CBRN, переконання й автономія моделі. Кожну оцінюють як низький, середній, високий чи критичний ризик до й після заходів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0718","type":"related"},{"targetId":"evt-0308","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"OpenAI"},{"id":"evt-0720","summary":"17 лютого 2023 року, менш ніж за два тижні попереднього доступу до чату в новому Bing, Microsoft обмежила його до 50 ходів на день і 5 на сесію. За два дні до того компанія визнала, що в сесіях із 15 чи більше запитань чат може повторюватися або піддатися на провокацію й відповідати тоном, якого не задумували.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Microsoft Bing Chat"},{"id":"evt-0721","summary":"5 липня 2023 року OpenAI оголосила команду superalignment на чолі з Іллею Суцкевером і Яном Лейке й пообіцяла віддати їй 20 % обчислень, забезпечених на той день, на чотири роки. Мета — за чотири роки розв'язати ядро технічних проблем узгодження суперінтелекту, збудувавши приблизно людського рівня автоматичного дослідника узгодження.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0243","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"OpenAI Ілля Суцкевер Ilya Sutskever Ян Лайке Jan Leike"},{"id":"evt-0722","summary":"2 листопада 2023 року, під час саміту в Блетчлі-Парку, уряд Великої Британії оприлюднив командний документ «Introducing the AI Safety Institute»: робоча група Frontier AI Taskforce того ж дня стала постійним інститутом. Він мав розробляти й проводити оцінки передових систем ШІ, вести фундаментальні дослідження безпеки й налагоджувати обмін інформацією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0284","type":"related"},{"targetId":"evt-0378","type":"enables"}],"media":[],"tags":["safety","governance","evaluation"],"names":"AI Security Institute Міністерство науки, інновацій і технологій Великої Британії Department for Science, Innovation and Technology DSIT"},{"id":"evt-0723","summary":"14 травня 2024 року Ілля Суцкевер оголосив, що йде з OpenAI, а 17 травня Ян Лейке написав, що попереднього дня завершив роботу керівником узгодження й керівником superalignment. Лейке пояснив, що давно розходився з керівництвом щодо пріоритетів компанії, доки не настала точка розриву, і що команді бракувало обчислень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0721","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0243","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Ян Лайке Jan Leike Ілля Суцкевер Ilya Sutskever OpenAI"},{"id":"evt-0724","summary":"10 січня 2024 року Еван Губінґер і ще 38 авторів з Anthropic, Redwood Research та інших організацій виклали препринт «Sleeper Agents». Вони навмисно навчили мовні моделі писати безпечний код, коли в запиті стоїть 2023 рік, і вразливий, коли 2024-й, і показали, що стандартне навчання безпеки — донавчання на прикладах, навчання з підкріпленням і змагальне навчання — такої поведінки не прибирає.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0717","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Еван Губінґер Evan Hubinger Anthropic Redwood Research"},{"id":"evt-0725","summary":"18 грудня 2024 року Раян Грінблат із Redwood Research, Еван Губінґер з Anthropic і ще 18 авторів показали, що Claude 3 Opus, якому сказали, що його навчатимуть виконувати всі запити й лише на розмовах із безкоштовними користувачами, виконував шкідливі запити безкоштовних користувачів у 12 % випадків і майже ніколи — платних.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0724","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0295","type":"related"}],"media":[],"tags":["safety"],"names":"Раян Грінблат Ryan Greenblatt Еван Губінґер Evan Hubinger Anthropic Redwood Research Claude 3"},{"id":"evt-0726","summary":"3 жовтня 2008 року набув чинності іллінойський закон про приватність біометричної інформації (BIPA): приватна компанія може зібрати скан обличчя, відбиток пальця чи голосовий відбиток лише після письмового повідомлення про мету й строк і письмового дозволу людини, а за кожне порушення людина може позиватися — 1 000 доларів за недбале, 5 000 за навмисне.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"Штат Іллінойс State of Illinois Illinois General Assembly"},{"id":"evt-0727","summary":"16 червня 2011 року губернатор Невади схвалив законопроєкт AB 511: відомство транспортних засобів мусить до 1 березня 2012 року ухвалити правила, за якими автономні машини можуть їздити дорогами штату, — з вимогами до машини, страхування й безпеки та з випробуваннями лише в указаних зонах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0255","type":"enables"}],"media":[],"tags":["governance","driving"],"names":"Законодавчі збори Невади Nevada Legislature Nevada Department of Motor Vehicles"},{"id":"evt-0728","summary":"27 квітня 2016 року Європейський парламент і Рада підписали Загальний регламент про захист даних (GDPR), який застосовується з 25 травня 2018 року. Стаття 22 дає людині право не бути предметом рішення, заснованого виключно на автоматизованому обробленні, зокрема профілюванні, якщо воно має для неї правові чи подібно суттєві наслідки.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0269","type":"enables"}],"media":[],"tags":["governance","data"],"names":"Європейський парламент European Parliament Рада Європейського Союзу Council of the European Union"},{"id":"evt-0729","summary":"28 вересня 2018 року губернатор Каліфорнії схвалив закон SB 1001, чинний з 1 липня 2019 року: незаконно використовувати бота, щоб спілкуватися з людиною онлайн, вводячи її в оману щодо його штучної природи з наміром спонукати до покупки чи вплинути на голосування. Хто ясно розкриває, що це бот, не відповідає.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0013","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"State of California"},{"id":"evt-0730","summary":"9 серпня 2019 року губернатор Іллінойсу схвалив закон про відеоспівбесіди зі штучним інтелектом, чинний з 1 січня 2020 року: роботодавець, який дає ШІ аналізувати записане кандидатом відео, мусить до співбесіди повідомити про це, пояснити, як ШІ працює і які загальні риси оцінює, і отримати згоду; без згоди ШІ не застосовують.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0734","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","labour"],"names":"Штат Іллінойс State of Illinois Illinois General Assembly"},{"id":"evt-0731","summary":"8 квітня 2019 року група експертів високого рівня з питань ШІ, створена Європейською комісією, оприлюднила настанови з етики надійного штучного інтелекту: чотири етичні принципи, сім вимог до систем і список самооцінки для пілоту. Проєкт грудня 2018 року зібрав відгуки понад 500 учасників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0269","type":"enables"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"European Commission"},{"id":"evt-0732","summary":"11 лютого 2019 року президент США підписав указ 13859 «Збереження американського лідерства у штучному інтелекті»: п'ять принципів, шість цілей і доручення агенціям — OMB за 180 днів видати меморандум про регулювання застосувань ШІ, NIST за 180 днів — план федеральної участі в технічних стандартах.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0283","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance"],"names":"White House"},{"id":"evt-0733","summary":"31 березня 2020 року губернатор штату Вашингтон схвалив закон SB 6280, чинний з 1 липня 2021 року: державні й місцеві органи можуть застосовувати розпізнавання облич лише після публічного звіту про підзвітність, рішення з правовими наслідками мусить переглядати людина, а постійне стеження й розпізнавання в реальному часі потребують ордера.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0544","type":"related"},{"targetId":"evt-0546","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"Штат Вашингтон State of Washington Washington State Legislature"},{"id":"evt-0734","summary":"11 грудня 2021 року в Нью-Йорку набув сили Local Law 144: з 1 січня 2023 року роботодавець не може відбирати кандидатів автоматизованим інструментом, якщо той не пройшов аудиту упередженості за рік до використання і підсумок аудиту не оприлюднено; кандидатів треба повідомити щонайменше за десять робочих днів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["governance","labour"],"names":"Міська рада Нью-Йорка New York City Council"},{"id":"evt-0735","summary":"9 серпня 2022 року набув чинності закон CHIPS and Science Act: фонд CHIPS for America отримав 50 млрд доларів на 2022–2026 фінансові роки, з них 39 млрд на стимули для виробництва напівпровідників, а інвестиції в заводи — податковий кредит 25 %. Отримувач зобов'язується десять років не розширювати суттєво виробництво в Китаї.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0559","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","compute"],"names":"Конгрес США United States Congress"},{"id":"evt-0736","summary":"11 травня 2022 року суд округу Кук в Іллінойсі підписав згоджений наказ у справі ACLU проти Clearview AI: компанії назавжди заборонено по всіх США давати приватним компаніям і особам доступ до своєї бази облич, зібраної з інтернету, а на п'ять років — і будь-якому органу влади чи компанії в Іллінойсі, зокрема поліції.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0726","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0551","type":"related"},{"targetId":"evt-0677","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","harm"],"names":"ACLU American Civil Liberties Union Американський союз захисту громадянських свобод ACLU of Michigan Clearview AI Clearview AI, Inc."},{"id":"evt-0737","summary":"19 серпня 1982 року NEJM опублікував систематичну оцінку INTERNIST-I, програми для множинних діагнозів у внутрішній медицині: на 19 клініко-патологічних випадках журналу вона діяла якісно як лікарі лікарні, але гірше за фахівців, що ці випадки обговорювали.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0135","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","science","symbolic"],"names":"Рендолф Міллер Randolph A. Miller Гаррі Попл Harry E. Pople Jr. Джек Маєрс Jack D. Myers"},{"id":"evt-0738","summary":"1 грудня 1991 року Вільям Бакст опублікував проспективну сліпу перевірку нейромережі, навченої на 351 госпіталізованому пацієнті: на 331 пацієнті приймального відділення з болем у грудях вона розпізнала інфаркт із чутливістю 97,2 % і специфічністю 96,2 % проти 77,7 % і 84,7 % у лікарів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0737","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"Вільям Бакст William G. Baxt UC San Diego"},{"id":"evt-0739","summary":"26 червня 1998 року FDA схвалило ImageChecker M1000 компанії R2 Technology — систему, що позначає підозрілі ділянки на скринінговій мамограмі, щоб радіолог переглянув їх уже після власного читання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["governance","science"],"names":"Управління з контролю якості харчових продуктів і ліків США (FDA) U.S. Food and Drug Administration FDA R2 Technology ImageChecker M1000"},{"id":"evt-0740","summary":"5 квітня 2007 року NEJM опублікував порівняння 43 закладів трьох штатів за 1998–2002 роки: там, де запровадили комп'ютерне виявлення, специфічність скринінгової мамографії впала з 90,2 % до 87,2 %, біопсій стало на 19,7 % більше, а зростання чутливості з 80,4 % до 84,0 % було незначущим.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0739","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation","harm"],"names":"Джошуа Фентон Joshua J. Fenton"},{"id":"evt-0741","summary":"13 грудня 2016 року JAMA опублікував згорткову мережу Google, навчену на 128 175 знімках очного дна: на двох незалежних наборах вона виявляла ретинопатію, що потребує направлення до офтальмолога, з площею під ROC-кривою 0,991 і 0,990.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[],"media":[],"tags":["science","evaluation"],"names":"Варун Гулшан Varun Gulshan Google"},{"id":"evt-0742","summary":"У листопаді 2016 року аудиторський офіс Техаського університету встановив, що онкоцентр MD Anderson заплатив зовнішнім фірмам 62,1 мільйона доларів за Oncology Expert Advisor — радника на технології IBM Watson, — а система не використовується в лікуванні й не з'єднана з новою медичною картою лікарні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0050","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["economy","science"],"names":"Система Техаського університету University of Texas System UT System Онкоцентр MD Anderson MD Anderson Cancer Center M.D. Anderson Cancer Center IBM Oncology Expert Advisor OEA"},{"id":"evt-0743","summary":"25 січня 2017 року Nature опублікував згорткову мережу Стенфорда, навчену на 129 450 клінічних знімках 2 032 хвороб шкіри: у двох задачах — карциноми проти доброякісних кератозів, меланоми проти невусів — вона зрівнялася з 21 сертифікованим дерматологом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0006","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["science","evaluation"],"names":"Андре Естева Andre Esteva Себастьян Трун Sebastian Thrun Stanford University"},{"id":"evt-0744","summary":"11 квітня 2018 року FDA дозволило продаж IDx-DR — програми, що за знімками очного дна сама вирішує, чи є в дорослого з діабетом ретинопатія понад легку. За словами FDA, це перший дозволений пристрій, чий скринінговий висновок не потребує лікаря, який би ще раз інтерпретував знімок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0741","type":"related"},{"targetId":"evt-0135","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","science"],"names":"Управління з контролю якості харчових продуктів і ліків США (FDA) U.S. Food and Drug Administration FDA IDx IDx, LLC IDx-DR"},{"id":"evt-0745","summary":"25 жовтня 2019 року Science опублікував аналіз поширеного комерційного алгоритму, що відбирає пацієнтів для додаткової допомоги: за однакового балу чорношкірі пацієнти значно хворіші за білих, а усунення цього підняло б їхню частку серед відібраних з 17,7 % до 46,5 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0540","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","evaluation"],"names":"Зіад Обермеєр Ziad Obermeyer Сендгіл Муллайнатан Sendhil Mullainathan Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0746","summary":"1 січня 2020 року Nature опублікував модель Google Health і DeepMind для скринінгу раку грудей: на британському і американському наборах вона абсолютно зменшила хибнопозитивні результати на 1,2 і 5,7 пункта, а хибнонегативні — на 2,7 і 9,4, і перевершила кожного з шести радіологів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0740","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"Скотт Маєр Маккінні Scott Mayer McKinney Google DeepMind"},{"id":"evt-0747","summary":"20 лютого 2020 року Cell опублікував роботу MIT: мережа, навчена на 2 335 молекулах пригнічувати ріст кишкової палички, знайшла серед відомих сполук halicin — структурно несхожий на антибіотики, він убивав широке коло збудників і вилікував у мишей інфекції панрезистентного Acinetobacter baumannii і C. difficile.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0239","type":"related"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"Джонатан Стоукс Jonathan M. Stokes Реджина Барзилай Regina Barzilay Джеймс Коллінз James J. Collins MIT"},{"id":"evt-0748","summary":"21 червня 2021 року JAMA Internal Medicine опублікував зовнішню перевірку моделі сепсису Epic, розгорнутої в сотнях лікарень США: на 38 455 госпіталізаціях у Мічигані площа під ROC-кривою — 0,63 проти 0,76–0,83 у документації Epic; модель не помітила 67 % випадків сепсису.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0745","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","harm"],"names":"Ендрю Вонг Andrew Wong Карандіп Сінгх Karandeep Singh University of Michigan Epic Systems Epic Systems Corporation"},{"id":"evt-0749","summary":"26 грудня 2022 року Google Research і DeepMind опублікували Med-PaLM і набір MultiMedQA: Flan-PaLM дала 67,6 % на питаннях у стилі медичного ліцензійного іспиту США, на понад 17 пунктів вище за попередній рекорд, а донавчена підказками Med-PaLM відповідала згідно з науковим консенсусом майже так часто, як лікарі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0509","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0671","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"Каран Сінгхал Karan Singhal Вівек Натараджан Vivek Natarajan Google DeepMind Med-PaLM"},{"id":"evt-0750","summary":"16 травня 2023 року Google опублікувала Med-PaLM 2: 86,5 % на MedQA, на понад 19 пунктів вище за Med-PaLM, а на 1 066 питаннях споживачів лікарі віддали перевагу її відповідям над відповідями лікарів за вісьмома з дев'яти осей клінічної корисності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0749","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation","science"],"names":"Каран Сінгхал Karan Singhal Вівек Натараджан Vivek Natarajan Google Med-PaLM 2"},{"id":"evt-0751","summary":"У жовтні 1959 року Девід Г'юбел і Торстен Візел описали поля окремих клітин первинної зорової кори кішки: поле ділилося на збудливі й гальмівні зони, що лежать поруч, і клітину рухав лише стимул певної форми, розміру, положення й орієнтації.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[],"media":[],"tags":["theory","science"],"names":"Девід Г'юбел David H. Hubel Торстен Візел Torsten N. Wiesel Університет Джонса Гопкінса Johns Hopkins University"},{"id":"evt-0752","summary":"У січні 1962 року Г'юбел і Візел поділили поля 303 клітин зорової кори кішки на прості й складні: складна клітина відповідала на правильно орієнтовану щілину, межу чи смугу будь-де у своєму полі. Кора виявилася складеною з колонок клітин з однаковою орієнтацією.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0751","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0046","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","science"],"names":"Девід Г'юбел David H. Hubel Торстен Візел Torsten N. Wiesel Гарвардський університет Harvard University"},{"id":"evt-0753","summary":"1982 року посмертно вийшла книга Девіда Марра «Vision»: зір у ній — послідовність представлень від опису зображення до опису тривимірних об'єктів довкола, а кожну задачу треба розглядати на трьох рівнях — обчислювальному, алгоритмічному й рівні апаратної реалізації.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0486","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Девід Марр David Marr MIT Press The MIT Press"},{"id":"evt-0754","summary":"11 листопада 2013 року Росс Гіршик, Джітендра Малік і співавтори з Берклі показали, що мережа, навчена класифікувати цілі зображення ImageNet, може знаходити об'єкти: вона оцінює близько 2 000 регіонів-пропозицій, і на PASCAL VOC 2007 середня точність сягає 48 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":[],"names":"Росс Гіршик Ross Girshick Джітендра Малік Jitendra Malik Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0755","summary":"У червні 2014 року Facebook AI Research і Тель-Авівський університет представили на CVPR DeepFace: мережа з понад 120 мільйонами параметрів після тривимірного вирівнювання обличчя досягла 97,35 % на Labeled Faces in the Wild, знизивши похибку понад на 27 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0007","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Янів Тайгман Yaniv Taigman Meta Тель-Авівський університет Tel Aviv University"},{"id":"evt-0756","summary":"12 березня 2015 року Google описав FaceNet: мережа перетворює обличчя на вкладення в 128 байтів, де відстань означає схожість. На Labeled Faces in the Wild — 99,63 %, на YouTube Faces DB — 95,12 %, похибка на обох на 30 % нижча за найкращий опублікований результат.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0755","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Флоріан Шрофф Florian Schroff Google"},{"id":"evt-0757","summary":"18 травня 2015 року Олаф Роннебергер і співавтори з Фрайбурга описали U-Net — згорткову мережу, де стискальна гілка з'єднана з симетричною розгортальною. На ній вони виграли конкурс ISBI 2015 зі стеження за клітинами у двох категоріях, а знімок 512×512 сегментується менш ніж за секунду.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0485","type":"enables"}],"media":[],"tags":["science"],"names":"Олаф Роннебергер Olaf Ronneberger Фрайбурзький університет University of Freiburg"},{"id":"evt-0758","summary":"8 червня 2015 року Джозеф Редмон, Алі Фаргаді й співавтори з Вашингтонського університету та Інституту Аллена описали YOLO: одна мережа за один прохід передбачає рамки й класи для всього зображення. Вона обробляє 45 кадрів за секунду, а точність на PASCAL VOC 2007 становить 58,8 mAP.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0754","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":[],"names":"Джозеф Редмон Joseph Redmon Алі Фаргаді Ali Farhadi Вашингтонський університет University of Washington UW Allen Institute for AI AI2 Allen Institute for Artificial Intelligence"},{"id":"evt-0759","summary":"21 листопада 2016 року Філліп Ізола, Олексій Ефрос і співавтори з Берклі показали, що умовна змагальна мережа з тією самою архітектурою й ціллю перетворює зображення на зображення в багатьох задачах: мітки на вуличні сцени, аерофото на карти, день на ніч, контури на фото.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0051","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0757","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Філліп Ізола Phillip Isola Олексій Ефрос Alexei A. Efros Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0760","summary":"11 грудня 2017 року Motherboard повідомив, що користувач Reddit на ім'я deepfakes вставляє обличчя акторок у порнографічні відео, навчивши мережу на Keras і TensorFlow. 7 лютого 2018 року Reddit закрив r/deepfakes і заборонив інтимні зображення без згоди, «зокрема підроблені».","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["harm","generative","governance"],"names":"Саманта Коул Samantha Cole Reddit"},{"id":"evt-0761","summary":"12 грудня 2018 року NVIDIA описала StyleGAN: генератор змагальної мережі, у якому прихований код керує стилем на кожному рівні через AdaIN, а окремий шум додає випадкові деталі. На новому наборі облич FFHQ FID склав 4,40 проти 8,04 у Progressive GAN.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0051","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["generative","data"],"names":"Теро Каррас Tero Karras NVIDIA StyleGAN"},{"id":"evt-0762","summary":"19 березня 2020 року дослідники з Берклі, Google Research і Сан-Дієго описали NeRF: повнозв'язна мережа за точкою простору й напрямом погляду повертає густину й колір, і з набору знімків із відомими позиціями камери вона синтезує нові ракурси складних сцен.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0011","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Бен Мілденголл Ben Mildenhall Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Google UC San Diego"},{"id":"evt-0763","summary":"23 травня 2022 року Google Research описав Imagen: дифузійна модель, що генерує зображення з тексту, закодованого замороженою мовною моделлю T5-XXL. Без навчання на COCO вона дала FID 7,27. Ні коду, ні публічної демонстрації Google не випустив.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0485","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0764","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["generative","openness"],"names":"Чітван Сахарія Chitwan Saharia Google Imagen"},{"id":"evt-0764","summary":"20 липня 2022 року OpenAI відкрив бету DALL·E 2 і почав запрошувати мільйон людей зі списку очікування. Кожен діставав 50 безкоштовних кредитів у перший місяць і 15 щомісяця далі, 115 кредитів коштували 15 доларів, а користувачі дістали повні права на комерційне використання зображень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0016","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["generative","economy"],"names":"OpenAI DALL·E 2"},{"id":"evt-0765","summary":"13 липня 2022 року Midjourney оголосив відкриту бету: будь-хто міг приєднатися до сервера в Discord і генерувати зображення з текстового запиту, з обмеженою кількістю безкоштовних генерацій. Перед тим, за Motherboard, Девід Гольц відкрив доступ усім на 24 години.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0605","type":"related"},{"targetId":"evt-0764","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Midjourney Девід Гольц David Holz"},{"id":"evt-0766","summary":"13 січня 1976 року Реймонд Курцвейл і Джеймс Гешел із Національної федерації сліпих показали репортерам машину, яка читає друкований текст уголос: сканер із камерою під склом, мінікомп'ютер розпізнає літери й перетворює їх на мовлення, а сліпий керує читанням клавішами з позначками Брайля.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Реймонд Курцвейл Raymond Kurzweil Kurzweil Computer Products Національна федерація сліпих National Federation of the Blind"},{"id":"evt-0767","summary":"1983 року Digital Equipment Corporation оголосила DECtalk — пристрій, що перетворює англійський текст на мовлення за правилами лабораторної системи Klattalk Денніса Клатта з MIT, ліцензованої 1982 року. Мовлення будує цифровий формантний синтезатор, а до пристрою можна підключити будь-який комп'ютер чи термінал.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[{"targetId":"evt-0766","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Digital Equipment Corporation Денніс Клатт Dennis H. Klatt MIT"},{"id":"evt-0768","summary":"17 листопада 2014 року Оріоль Віньялс і співавтори з Google описали мережу, яка сама складає речення про зміст зображення: згорткова мережа кодує картинку, рекурентна LSTM пише опис. На наборі Pascal BLEU — 59 проти попереднього найкращого 25 і людських близько 69.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0008","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Оріоль Віньялс Oriol Vinyals Google"},{"id":"evt-0769","summary":"3 травня 2015 року Станіслав Антол, Деві Парікх і співавтори запропонували задачу відкритих відповідей на запитання про зображення й набір для неї. У першій версії — 123 285 зображень MS COCO, 215 150 запитань і 430 920 відповідей, а також 10 000 абстрактних сцен із 30 000 запитань.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0514","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0768","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Станіслав Антол Stanislaw Antol Деві Парікх Devi Parikh"},{"id":"evt-0770","summary":"У квітні 2015 року Васіл Панайотов, Даніел Пові й співавтори з Університету Джонса Гопкінса опублікували LibriSpeech — близько 1 000 годин читаної англійської мови з 16 кГц, вирівняної з текстом, узятої з аудіокниг LibriVox, що перебувають у суспільному надбанні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0240","type":"enables"},{"targetId":"evt-0245","type":"enables"}],"media":[],"tags":["speech","data"],"names":"Деніел Пові Daniel Povey Університет Джонса Гопкінса Johns Hopkins University"},{"id":"evt-0771","summary":"У березні 2017 року Йорт Геммеке й співавтори з Google представили AudioSet — ієрархічну онтологію звукових подій і 2 084 320 розмічених людьми 10-секундних кліпів із відео YouTube; розмітники перевіряли, чи чутно в сегменті певний клас звуку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Йорт Геммеке Jort F. Gemmeke Google"},{"id":"evt-0772","summary":"29 березня 2017 року Юйсюань Ван і співавтори з Google описали Tacotron — модель, яка синтезує мовлення безпосередньо з символів тексту й навчається з нуля на парах «текст — звук». Середня оцінка природності — 3,82 з 5 проти 3,69 у серійної параметричної системи.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0009","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0232","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["speech","generative"],"names":"Юйсюань Ван Yuxuan Wang Google"},{"id":"evt-0773","summary":"30 квітня 2020 року Прафулла Дгарівал і співавтори з OpenAI описали Jukebox — модель, що генерує музику зі співом одразу як звукову хвилю: багаторівневий VQ-VAE стискає звук у дискретні коди, а трансформери їх моделюють. Генерацію можна скеровувати виконавцем, жанром і текстом пісні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0232","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["generative","openness"],"names":"Прафулла Дгарівал Prafulla Dhariwal OpenAI"},{"id":"evt-0774","summary":"29 квітня 2022 року Жан-Батіст Алайрак і співавтори з DeepMind описали Flamingo — моделі, що з'єднують заморожений зоровий кодер і заморожену мовну модель та приймають вперемішку текст, зображення й відео. Найбільша має 80 млрд параметрів і на 6 із 16 завдань перевершила донавчені моделі, маючи лише 32 приклади.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0015","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0672","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":[],"names":"Жан-Батіст Алайрак Jean-Baptiste Alayrac DeepMind"},{"id":"evt-0775","summary":"5 січня 2023 року Ченї Ван і співавтори з Microsoft описали VALL-E — мовну модель над дискретними кодами нейрокодека EnCodec, навчену на 60 000 годин англійського мовлення. Трисекундного запису незнайомого мовця досить, щоб синтезувати будь-який текст його голосом.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0770","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0772","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["speech","generative"],"names":"Чен'ї Ван Chengyi Wang Microsoft"},{"id":"evt-0776","summary":"26 січня 2023 року Андреа Агостінеллі й співавтори з Google описали MusicLM — модель, що генерує музику з опису на кшталт «спокійна скрипкова мелодія на тлі спотвореної гітари»: 24 кГц, узгоджено на кілька хвилин. Мелодію можна й наспівати чи насвистати, і модель виконає її в описаному стилі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0771","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0773","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["generative","data"],"names":"Андреа Агостінеллі Andrea Agostinelli Google"},{"id":"evt-0777","summary":"17 квітня 2023 року Хаотянь Лю й співавтори з Вісконсинського університету, Microsoft Research і Колумбійського університету описали LLaVA: зоровий кодер CLIP, з'єднаний із мовною моделлю LLaMA однією лінійною проєкцією й донавчений на 158 тисячах інструкцій, які згенерувала текстова GPT-4.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0015","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0018","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0774","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","openness"],"names":"Хаотянь Лю Haotian Liu Вісконсинський університет у Медісоні University of Wisconsin-Madison Microsoft"},{"id":"evt-0778","summary":"25 вересня 2023 року OpenAI почала відкривати в ChatGPT зображення як вхід і голосову розмову для користувачів Plus і Enterprise протягом двох тижнів. Разом вийшла системна картка GPT-4V, моделі, яку оголосили з GPT-4 у березні, але відкривали лише обмеженому колу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0018","type":"extends"},{"targetId":"evt-0245","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"OpenAI ChatGPT Be My Eyes"},{"id":"evt-0779","summary":"21 березня 2024 року Suno випустила модель v3 для всіх користувачів: пісня на дві хвилини зі словами, вокалом і супроводом генерується за секунди з короткого опису. З безкоштовним обліковим записом, за MusicTech, — до 50 кредитів на день, тобто до 10 пісень, без права комерційного використання.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0397","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Suno"},{"id":"evt-0780","summary":"8 квітня 2009 року Алекс Крижевський з Торонтського університету випустив технічний звіт, у якому описав CIFAR-10 — розмічену частину колекції 80 мільйонів крихітних зображень 32×32: 10 класів по 6 000 зображень, по 5 000 з кожного класу в навчальній частині. У тому ж звіті — CIFAR-100, 100 класів по 600.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0662","type":"enables"},{"targetId":"evt-0485","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","evaluation","labour"],"names":"University of Toronto Алекс Крижевський Alex Krizhevsky Джеффрі Гінтон Geoffrey Hinton"},{"id":"evt-0781","summary":"Навесні 2010 року Kaggle Pty Ltd відкрила платформу змагань із прогнозування: організація викладає дані й приз, аналітики надсилають розв'язки, найкращий бере приз. Першим змаганням був прогноз голосування Євробачення з призом 1 000 доларів; 30 травня 2010 року Kaggle оголосила переможця серед 22 команд.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0366","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation","economy"],"names":"Kaggle"},{"id":"evt-0782","summary":"1 травня 2014 року Цун-Ї Лінь і співавтори з Корнелла, Каліфорнійського технологічного, Брауна, Каліфорнійського університету в Ірвайні та Microsoft Research оприлюднили Microsoft COCO — 328 000 зображень повсякденних сцен із 2,5 мільйона розмічених екземплярів 91 категорії об'єктів, кожен з окремою маскою сегментації.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0514","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0768","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","evaluation","labour"],"names":"Microsoft Корнельський університет Cornell University Цун-Ї Лінь Tsung-Yi Lin Amazon Mechanical Turk MTurk AMT Mechanical Turk"},{"id":"evt-0783","summary":"У січні 2017 року програма Libratus Університету Карнеґі-Меллона за двадцять днів зіграла 120 000 роздач безлімітного техаського холдему один на один проти чотирьох професіоналів у казино Rivers у Піттсбурзі й завершила матч 30 січня з перевагою 1 766 250 доларів у фішках.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0056","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"Carnegie Mellon University Ноам Браун Noam Brown Туомас Сандгольм Tuomas Sandholm Libratus"},{"id":"evt-0784","summary":"19 грудня 2018 року програма AlphaStar від DeepMind виграла в професіонала Ґжеґожа «MaNa» Коміньча 5:0 у StarCraft II, після такої самої перемоги над Даріо «TLO» Вюншем; про обидва матчі компанія розповіла 24 січня 2019 року. 30 жовтня 2019 року Nature опублікувала статтю: AlphaStar грала на рівні гросмейстера всіма трьома расами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0235","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0165","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"DeepMind Оріоль Віньялс Oriol Vinyals AlphaStar"},{"id":"evt-0785","summary":"11 липня 2019 року Ноам Браун і Туомас Сандгольм (Карнеґі-Меллон і Facebook AI) описали в Science програму Pluribus, яка обіграла професіоналів у безлімітний техаський холдем на шістьох: за 10 000 роздач проти п'ятьох професіоналів одночасно вона вигравала в середньому 48 тисячних великого блайнда на роздачу.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0783","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0053","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["search","compute"],"names":"Carnegie Mellon University Meta Ноам Браун Noam Brown Туомас Сандгольм Tuomas Sandholm Pluribus"},{"id":"evt-0786","summary":"13 квітня 2019 року OpenAI Five — програма OpenAI, що керує п'ятьма героями й навчена з підкріпленням, — виграла в команди OG, чинних чемпіонів світу з Dota 2, дві гри поспіль. Препринт 13 грудня 2019 року підсумував навчання: один безперервний прогін з 30 червня 2018 по 22 квітня 2019 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0053","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0784","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"OpenAI OpenAI Five"},{"id":"evt-0787","summary":"19 листопада 2019 року Джуліан Шріттвізер і співавтори з DeepMind описали MuZero: пошук деревом поверх навченої моделі, якій не дають правил гри. На 57 іграх Atari вона встановила новий найкращий результат, а в го, шахах і сьоги зрівнялася з AlphaZero, яка правила знала.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0235","type":"extends"},{"targetId":"evt-0224","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["search"],"names":"DeepMind Джуліан Шріттвізер Julian Schrittwieser MuZero"},{"id":"evt-0788","summary":"7 липня 2021 року Марк Чен і співавтори з OpenAI оприлюднили HumanEval — 164 написані вручну задачі на Python із модульними тестами. Codex розв'язав 28,8 % з першої спроби, GPT-3 — 0 %, GPT-J — 11,4 %; зі 100 спробами на задачу — 70,2 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0242","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"OpenAI Марк Чен Mark Chen Codex"},{"id":"evt-0789","summary":"5 березня 2021 року Ден Гендрікс і співавтори з Берклі та Чиказького університету оприлюднили MATH — 12 500 задач зі шкільних математичних змагань (7 500 навчальних і 5 000 тестових) із покроковими розв'язками, у семи розділах і п'яти рівнях складності. Великі мовні моделі розв'язували від 2,9 до 6,9 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0528","type":"enables"},{"targetId":"evt-0566","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Ден Гендрікс Dan Hendrycks"},{"id":"evt-0790","summary":"27 жовтня 2021 року Карл Коббе й співавтори з OpenAI оприлюднили GSM8K — 8,5 тисячі текстових задач шкільної математики (7,5 тисячі навчальних і тисяча тестових), кожна на 2–8 кроків. Разом із набором вони запропонували верифікатор, який оцінює кандидатні розв'язки моделі й вибирає найкращий.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0671","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation","data","labour"],"names":"OpenAI Карл Коббе Karl Cobbe"},{"id":"evt-0791","summary":"З 19 серпня до 13 жовтня 2022 року агент Cicero команди Meta FAIR анонімно зіграв 40 партій «Дипломатії» на webDiplomacy.net проти 82 людей, домовляючись із ними звичайною мовою. Його середній бал — 25,8 % проти 12,4 % у суперників. Статтю опубліковано в Science 22 листопада 2022 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0785","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["search","agents"],"names":"Meta Ноам Браун Noam Brown Cicero"},{"id":"evt-0792","summary":"10 жовтня 2023 року Карлос Хіменес, Джон Ян і співавтори з Принстона оприлюднили SWE-bench — 2 294 задачі з реальних issue та pull request дванадцяти популярних репозиторіїв Python. Модель отримує кодову базу й опис проблеми й має змінити код так, щоб пройшли тести. Claude 2 розв'язав 4,8 %, GPT-4 — 1,7 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0535","type":"enables"},{"targetId":"evt-0536","type":"enables"},{"targetId":"evt-0527","type":"enables"},{"targetId":"evt-0788","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["evaluation","agents"],"names":"Princeton University Карлос Хіменес Carlos E. Jimenez"},{"id":"evt-0793","summary":"20 листопада 2023 року Девід Рейн і співавтори з Нью-Йоркського університету оприлюднили GPQA — 448 питань з вибором відповіді з біології, фізики й хімії, написаних фахівцями. Експерти з профільним PhD відповідали правильно на 65 %, кваліфіковані не-експерти з вебом понад 30 хвилин — на 34 %, найкращий варіант на основі GPT-4 — на 39 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0573","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation","safety","labour"],"names":"Нью-Йоркський університет New York University NYU Девід Рейн David Rein Семюел Р. Боумен Samuel R. Bowman"},{"id":"evt-0794","summary":"23 грудня 1976 року Nature надрукував статтю Гаррі Мак-Ґурка й Джона Макдональда із Суррейського університету. Коли на відео обличчя жінки, що вимовляє [ga], накладали звук [ba], дорослі чули [da]; при зворотному накладанні більшість чула [bagba] або [gaba]. Сам звук або незмінений фільм давали склади правильно.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[],"media":[],"tags":["speech","science"],"names":"Гаррі Мак-Ґурк Harry McGurk Джон Макдональд John MacDonald Суррейський університет University of Surrey"},{"id":"evt-0795","summary":"У липні 1980 року Річард Болт з Architecture Machine Group MIT описав на SIGGRAPH систему, де людина в кріслі перед настінним екраном створює й пересуває фігури, кажучи «put that there» і показуючи рукою. Мовлення розпізнавав NEC DP-100 зі словником до 120 слів, напрям руки — магнітний датчик Polhemus на ремінці годинника.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0218","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","tools"],"names":"Річард Болт Richard A. Bolt MIT NEC DARPA"},{"id":"evt-0796","summary":"У травні 1988 року Ерік Петаджан і колеги з AT&T Bell Laboratories разом із Майклом Бруком з Університету Бата показали на CHI '88 систему, що читає з губ за відео рота й поєднує результат зі звуковим розпізнавачем AT&T ASR1000. На англійській абетці поєднання зменшило його помилки від чверті до двох третин.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0794","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation"],"names":"Ерік Петаджан Eric Petajan Bell Labs University of Illinois Urbana-Champaign UIUC"},{"id":"evt-0797","summary":"Магістерська робота Теда Старнера в MIT Media Lab (лютий 1995 року, керівник — Алекс Пентленд) описала систему прихованих марковських моделей, що в реальному часі розпізнає речення американської жестової мови з відео однієї камери; словник — 40 слів. У листопаді на ISCV у Корал-Гейблз вони повідомили про 99,2 % точності слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0194","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Тед Старнер Thad Starner Алекс Пентленд Alex Pentland Alex P. Pentland MIT Media Lab"},{"id":"evt-0798","summary":"Цифрова відеобібліотека Informedia в Карнеґі-Меллон, розпочата 1994 року за Digital Library Initiative (NSF, DARPA, NASA), транскрибувала звук відео розпізнавачем Sphinx і шукала сюжети за словами транскрипту. На травень 1998 року вона мала понад 1 000 годин новин і 400 годин документального відео; підсумок надруковано в IEEE Computer у лютому 1999-го.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0193","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech","data"],"names":"Говард Вактлар Howard D. Wactlar Александер Гауптман Alexander G. Hauptmann Carnegie Mellon University DARPA"},{"id":"evt-0799","summary":"У томі ECCV 2002, опублікованому 29 квітня 2002 року, Пінар Дуйґулу, Кобус Барнард, Нандо де Фрейтас і Девід Форсайт з Берклі й UBC подали розпізнавання як переклад: області зображення — слова однієї мови, ключові слова — іншої. На 4 500 зображеннях Corel із 371 словом EM навчив словник між 500 типами областей і словами.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0168","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Пінар Дуйґулу Pinar Duygulu Кобус Барнард Kobus Barnard Девід Форсайт David Forsyth Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Університет Британської Колумбії University of British Columbia UBC"},{"id":"evt-0800","summary":"У лютому 2003 року Journal of Machine Learning Research надрукував «Matching Words and Pictures» Барнарда, Дуйґулу, Форсайта, де Фрейтаса, Блея й Джордана. Кілька моделей спільного розподілу слів і областей зображення передбачали підписи до цілого зображення й називали окремі області; дані — зображення зі 160 дисків Corel по 100 на кожному.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0799","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0768","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","theory"],"names":"Кобус Барнард Kobus Barnard Пінар Дуйґулу Pinar Duygulu Девід Форсайт David Forsyth Девід Блей David Blei Майкл Джордан Michael Jordan Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley"},{"id":"evt-0801","summary":"Луїс фон Ан і Лора Дабіш з Карнеґі-Меллон виклали гру ESP 9 серпня 2003 року: двоє незнайомих гравців бачать одне зображення й виграють, коли напишуть однакове слово. До 10 грудня 13 630 гравців дали 1 271 451 мітку для 293 760 зображень. Статтю представлено на CHI 2004 25 квітня 2004 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0799","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0006","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data","labour"],"names":"Луїс фон Ан Luis von Ahn Лора Дабіш Laura Dabbish Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0802","summary":"9 грудня 1957 року Рассел Кірш і троє колег із Національного бюро стандартів США описали барабанний сканер, приєднаний до комп’ютера SEAC. Він за 25 секунд перетворював знімок 44 × 44 мм на 176 × 176 двійкових цифр, а програма показувала картинку назад на осцилографі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0098","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Рассел Кірш Russell A. Kirsch NIST"},{"id":"evt-0803","summary":"У вересні 1999 року на ICCV Олексій Ефрос і Томас Люн з Берклі показали синтез текстури без моделі: нове зображення росте від зерна по одному пікселю, і кожен піксель береться з місця в зразку, чия околиця схожа на вже зроблене. Параметр один — розмір вікна.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0064","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0759","type":"enables"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Олексій Ефрос Alexei A. Efros Томас Люн Thomas K. Leung Каліфорнійський університет у Берклі University of California, Berkeley Клод Шеннон Claude Shannon Shannon"},{"id":"evt-0804","summary":"У липні 2000 року на SIGGRAPH Марсело Бертальміо, Гільєрмо Сапіро (Міннесота), Вісент Касельєс і Колома Бальєстер (Помпеу Фабра) описали цифровий інпейнтинг: людина грубо позначає пошкоджене місце, а програма продовжує всередину лінії рівної яскравості, що підходять до його краю.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0803","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0244","type":"related"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Марсело Бертальміо Marcelo Bertalmío Marcelo Bertalmio Гільєрмо Сапіро Guillermo Sapiro Вісент Касельєс Vicent Caselles Колома Бальєстер Coloma Ballester Університет Міннесоти University of Minnesota Університет Помпеу Фабра Universitat Pompeu Fabra"},{"id":"evt-0805","summary":"16 серпня 2001 року на SIGGRAPH Аарон Герцман і співавтори з NYU, Microsoft Research і Вашингтонського університету показали, як навчити фільтр за одним прикладом: пара зображень A і A′ задає перетворення, і програма застосовує його до нового B, отримуючи B′.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0803","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0759","type":"enables"}],"media":[],"tags":["generative"],"names":"Аарон Герцман Aaron Hertzmann Чарлз Джейкобс Charles E. Jacobs Нурія Олівер Nuria Oliver Браян Керлесс Brian Curless Девід Салесін David H. Salesin Нью-Йоркський університет New York University NYU Microsoft Research Вашингтонський університет University of Washington UW"},{"id":"evt-0806","summary":"У липні 2003 року на SIGGRAPH Патрік Перес, Мішель Ганже й Ендрю Блейк із Microsoft Research у Кембриджі показали, як вставити шматок одного зображення в інше без видимого шва: розв’язати рівняння Пуассона, яке бере з джерела перепади яскравості, а з межі — значення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0804","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Патрік Перес Patrick Pérez Мішель Ганже Michel Gangnet Ендрю Блейк Andrew Blake Microsoft Research"},{"id":"evt-0807","summary":"У серпні 2004 року на SIGGRAPH Карстен Ротер, Володимир Колмогоров і Ендрю Блейк із Microsoft Research у Кембриджі описали GrabCut: людина грубо обводить об’єкт прямокутником, а програма сама відокремлює його від тла, повторюючи графовий розріз і уточнюючи моделі кольору.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0275","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Карстен Ротер Carsten Rother Володимир Колмогоров Vladimir Kolmogorov Ендрю Блейк Andrew Blake Microsoft Research"},{"id":"evt-0808","summary":"У серпні 2007 року на SIGGRAPH Джеймс Гейс і Олексій Ефрос з Карнегі-Меллона заповнили вирізану частину фото шматками інших фотографій. Спершу серед 2,3 мільйона знімків із Flickr шукалися 200 найсхожіших сцен, тоді — найкраще місце в кожній, а вставка зшивалася без шва.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0806","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0803","type":"extends"},{"targetId":"evt-0215","type":"enables"}],"media":[],"tags":["generative","data"],"names":"Джеймс Гейс James Hays Олексій Ефрос Alexei A. Efros Carnegie Mellon University Flickr"},{"id":"evt-0809","summary":"У серпні 2007 року на SIGGRAPH Шай Авідан (MERL) і Аріель Шамір (Міждисциплінарний центр Герцлія) показали, як змінити пропорції зображення, не спотворивши головного: програма знову й знову вирізає або вставляє шов — зв’язний ланцюжок найменш помітних пікселів згори донизу чи зліва направо.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":6,"links":[],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Шай Авідан Shai Avidan Аріель Шамір Ariel Shamir Mitsubishi Electric Research Laboratories MERL Міждисциплінарний центр Герцлія Interdisciplinary Center Herzliya Reichman University IDC Herzliya"},{"id":"evt-0810","summary":"У серпні 2009 року на SIGGRAPH Коннеллі Барнс, Елі Шехтман, Адам Фінкельштейн і Ден Голдман (Принстон, Adobe) описали PatchMatch — пошук схожих латок у зображенні, у 20–100 разів швидший за kd-дерева: спершу випадкові збіги, тоді добрі передаються сусідам і уточнюються випадковим пошуком.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0803","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0805","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0809","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Коннеллі Барнс Connelly Barnes Елі Шехтман Eli Shechtman Адам Фінкельштейн Adam Finkelstein Ден Голдман Dan B Goldman Princeton University Adobe Adobe Systems Вашингтонський університет University of Washington UW"},{"id":"evt-0811","summary":"30 квітня 2010 року Adobe почала постачати Creative Suite 5, а з ним Photoshop CS5, де виділений предмет можна прибрати, а порожнє місце програма сама заповнює вмістом довкола — функція Content-Aware Fill. Photoshop CS5 оголосили 12 квітня.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0810","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"Adobe Adobe Systems Adobe Photoshop Photoshop"},{"id":"evt-0812","summary":"У вересні 1995 року Майрон Флікнер і ще одинадцять дослідників IBM Almaden описали в IEEE Computer систему QBIC. Базу зображень і відео можна було питати прикладом, ескізом, обраним кольором чи текстурою, а не словами. Відповідь рахувалася за схожістю кольору, текстури, форми й руху, обчислених із самого зображення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0816","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"IBM Майрон Флікнер Myron Flickner Вейн Ніблек Wayne Niblack"},{"id":"evt-0813","summary":"У листопаді 1995 року Генрі Роулі, Шумит Балуджа й Такео Канаде з Карнегі-Меллона описали в технічному звіті детектор облич: нейромережа оглядає кожне вікно 20 × 20 пікселів у кількох масштабах, а арбітраж між двома мережами відсіює хибні спрацьовування. На 130 складних зображеннях із 507 обличчями основна система знаходила 85,4 % облич з одним хибним спрацьовуванням на 1 319 035 вікон.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0201","type":"enables"},{"targetId":"evt-0494","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"Генрі Роулі Henry A. Rowley Шумит Балуджа Shumeet Baluja Такео Канаде Takeo Kanade Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0814","summary":"З 21 по 28 січня 2001 року в Тампі, на стадіоні перед Super Bowl XXXV і в районі Ybor City, камери знімали обличчя людей і звіряли з базою злочинців. Систему FaceTrac на рушії Viisage FaceFINDER поставили для поліції Graphco, Viisage, Raytheon і VelTek. Через турнікети пройшли 100 000 уболівальників і працівників; за AP, позначено 19 облич дрібних правопорушників, а поліція казала, що арештів не було.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":7,"links":[{"targetId":"evt-0726","type":"related"}],"media":[],"tags":["harm","governance"],"names":"Viisage Technology Graphco Technologies Raytheon Поліція Тампи Tampa Police Department Visionics ACLU American Civil Liberties Union Американський союз захисту громадянських свобод ACLU of Michigan"},{"id":"evt-0815","summary":"У березні 2003 року NIST опублікував звіт FRVT 2002. У липні й серпні 2002 року десять комерційних систем розпізнавання облич під наглядом організаторів перевірили на 121 589 фото 37 437 людей із візового архіву Держдепартаменту США. На порівнянних тестах помилка з часів FRVT 2000 знизилася приблизно вдвічі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0494","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0814","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation"],"names":"NIST DARPA П. Джонатон Філліпс P. Jonathon Phillips Патрік Гротер Patrick Grother United States Department of State Viisage Technology"},{"id":"evt-0816","summary":"У жовтні 2003 року на ICCV Йосеф Сівіч і Ендрю Ціссерман з Оксфорда перенесли в зображення устрій текстового пошуку. Дескриптори ділянок кадру згруповано у «візуальні слова», найчастіші й найрідші відкинуто стоп-списком, кадри зважено за tf-idf і занесено в інвертований файл. Пошук обведеного об’єкта серед 4 тисяч ключових кадрів фільму тривав близько 0,1 секунди.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0495","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0694","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Йосеф Сівіч Josef Sivic Ендрю Зіссерман Andrew Zisserman Оксфордський університет University of Oxford"},{"id":"evt-0817","summary":"На SIGGRAPH 2006 Ноа Снейвлі, Стівен Зейтц (Вашингтонський університет) і Річард Шеліскі (Microsoft Research) показали Photo Tourism. Система сама визначала, звідки знято кожне з тисяч випадкових інтернет-фото пам’ятки, складала з них розріджену тривимірну модель і дозволяла переходити по ній від знімка до знімка. Для Нотр-Даму з 2635 фото з Flickr зареєстровано 597.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0495","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Ноа Снейвлі Noah Snavely Стівен Зейтц Steven M. Seitz Річард Шеліскі Richard Szeliski Вашингтонський університет University of Washington UW Microsoft Research Flickr"},{"id":"evt-0818","summary":"У жовтні 2007 року Гері Гуан, Ману Рамеш, Тамара Берг і Ерік Лернед-Міллер з Массачусетського університету в Амгерсті випустили Labeled Faces in the Wild: 13 233 фото облич 5749 людей із новинних статей у вебі, 1680 із них — на двох і більше знімках. Задача — сказати про пару фото, чи на них та сама людина.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0201","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0755","type":"enables"},{"targetId":"evt-0756","type":"enables"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Гері Гуан Gary B. Huang Тамара Берг Tamara Berg Ерік Лернед-Міллер Erik Learned-Miller Массачусетський університет в Амгерсті University of Massachusetts Amherst UMass Amherst"},{"id":"evt-0819","summary":"8 вересня 2005 року Браян Рассел, Антоніо Торральба, Кевін Мерфі й Вільям Фрімен описали в мемо MIT LabelMe — веб-інструмент, де будь-хто обводить об’єкти на фото багатокутником і підписує власними словами. Разом з інструментом виклали 10 000 зображень, 3000 з них уже розмічено; на 21 грудня 2006 року база мала 111 490 багатокутників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0801","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0006","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Браян Рассел Bryan C. Russell Антоніо Торральба Antonio Torralba Кевін Мерфі Kevin P. Murphy Вільям Фрімен William T. Freeman MIT Університет Британської Колумбії University of British Columbia UBC"},{"id":"evt-0820","summary":"На CVPR у червні 2008 року Педро Фельценшвальб (Чиказький університет), Девід Мак-Аллестер (TTI Chicago) і Дева Раманан (UC Irvine) описали детектор, де об’єкт — грубий шаблон на гістограмах градієнтів плюс дрібніші шаблони частин, що можуть зсуватися. Навчений латентним SVM, він удвічі перевершив найкращий результат PASCAL 2006 для людей: 0,34 середньої точності проти 0,16.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0499","type":"extends"},{"targetId":"evt-0498","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0754","type":"related"}],"media":[],"tags":[],"names":"Педро Фельценшвальб Pedro Felzenszwalb Девід Мак-Аллестер David McAllester Дева Раманан Deva Ramanan Чиказький університет University of Chicago Технологічний інститут Toyota в Чикаго Toyota Technological Institute at Chicago TTI Chicago TTIC University of California, Irvine UC Irvine UCI"},{"id":"evt-0821","summary":"У листопаді 2008 року Антоніо Торральба, Роб Фергус і Вільям Фрімен з MIT описали в IEEE PAMI набір із 79 302 017 зображень 32 × 32 пікселі. За вісім місяців сім пошукових систем видали 97 245 098 картинок на запити з 75 846 іменників WordNet; після чистки лишилися зображення для 75 062 слів. Міткою кожного є лише запит, за яким його знайдено.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0617","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0780","type":"enables"},{"targetId":"evt-0006","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Антоніо Торральба Antonio Torralba Роб Фергюс Rob Fergus Вільям Фрімен William T. Freeman MIT WordNet"},{"id":"evt-0822","summary":"На ICASSP-96 в Атланті (7–10 травня 1996 року) Ендрю Гант і Алан Блек з лабораторій ATR у Кіото описали, як синтезатор CHATR складає мовлення з фонем, вирізаних із великої бази записів одного диктора. Кожну фонему обирає пошук Вітербі за двома вартостями: наскільки одиниця схожа на ціль і наскільки гладко вона з'єднується з сусідньою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0232","type":"enables"},{"targetId":"evt-0772","type":"related"},{"targetId":"evt-0194","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","generative","data"],"names":"Ендрю Гант Andrew J. Hunt Алан Блек Alan W. Black ATR Interpreting Telecommunications Research Laboratories"},{"id":"evt-0823","summary":"Восени 1996 року Ерлінг Волд, Том Блум, Дуглас Кейслар і Джеймс Вітон з берклійської компанії Muscle Fish описали в IEEE MultiMedia систему, що зводить будь-який звук до гучності, висоти, яскравості, ширини смуги й гармонічності. За цими ознаками вона шукає схожі звуки за зразком і відносить нові до класів, навчених на прикладах, на базі з близько 400 файлів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0812","type":"related"},{"targetId":"evt-0771","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Ерлінг Волд Erling Wold Muscle Fish"},{"id":"evt-0824","summary":"На Eurospeech '99 у Будапешті (5–9 вересня 1999 року) Такайосі Йосімура, Кейіті Токуда та співавтори з Нагойського й Токійського технологічних інститутів описали синтезатор, у якому прихована марковська модель сама породжує спектр, висоту голосу й тривалість звуків. 25 грудня 2002 року їхня група відкрито випустила систему як HTS 1.0.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0822","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0232","type":"enables"},{"targetId":"evt-0772","type":"related"},{"targetId":"evt-0194","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","generative","openness"],"names":"Такайосі Йосімура Takayoshi Yoshimura Кейіті Токуда Keiichi Tokuda Nagoya Institute of Technology Institute of Science Tokyo Tokyo Institute of Technology HTS HMM-based Speech Synthesis System"},{"id":"evt-0825","summary":"У 1997–1999 роках NIST провів у TREC трек пошуку в записаному мовленні: системи розпізнавали випуски новин і шукали в розшифровці за запитами. Колекція виросла з 50 годин у 1997 році до 557 годин і 21 754 сюжетів у 1999-му. Підсумок NIST представив на RIAO 2000 у Парижі 12–14 квітня 2000 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0693","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0193","type":"related"},{"targetId":"evt-0826","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation","data"],"names":"NIST Джон Гарофоло John S. Garofolo Еллен Вурхіз Ellen M. Voorhees"},{"id":"evt-0826","summary":"На TREC 2001 у Гейтерсбурзі (13–16 листопада 2001 року) NIST уперше провів відео-трек: 12 груп зі США, Азії та Європи шукали в 11 годинах відео MPEG-1 за 74 запитами, кожен із кліпом, зображенням чи звуком поряд із текстом, і визначали межі кадрів. З 2003 року трек став окремою щорічною оцінкою TRECVID.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0693","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0798","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0193","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"NIST Алан Смітон Alan F. Smeaton Пол Овер Paul Over Dublin City University"},{"id":"evt-0827","summary":"У липні 2002 року Джордж Цанетакіс і Перрі Кук із Принстонського університету опублікували в IEEE Transactions on Speech and Audio Processing систему, що відносить музичний запис до жанру за ознаками тембру, ритму й висоти. На наборі з десяти жанрів по сто 30-секундних уривків вона вгадувала 61 %, коли випадковий вибір дав би 10 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0823","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0773","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Джордж Цанетакіс George Tzanetakis Перрі Кук Perry Cook Princeton University"},{"id":"evt-0828","summary":"На ISMIR 2003 у Балтиморі (26–30 жовтня 2003 року) Евері Ван із Shazam Entertainment описав алгоритм, що впізнає запис за кількома секундами звуку з мікрофона телефону. На час статті служба мала в базі понад 1,7 мільйона треків і працювала у Великій Британії й Німеччині; у Британії її запустили в серпні 2002 року дзвінком на номер 2580.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0823","type":"related"}],"media":[],"tags":["data"],"names":"Евері Лі-Чунь Ван Avery Li-Chun Wang Shazam Entertainment Shazam"},{"id":"evt-0829","summary":"На Interspeech 2005 у Лісабоні (4–8 вересня 2005 року) Алан Блек (Карнегі-Меллон) і Кейіті Токуда (Нагойський технологічний інститут) підсумували перше змагання синтезаторів мовлення на спільних даних: шість команд з трьох континентів за тиждень-два збудували голоси з тих самих баз CMU ARCTIC і озвучили ті самі 250 речень. Слухачі оцінювали природність і вписували почуте; першою в усіх групах слухачів стала HMM-система Нагойського інституту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":5,"links":[{"targetId":"evt-0822","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0824","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["speech","evaluation"],"names":"Алан Блек Alan W. Black Кейіті Токуда Keiichi Tokuda Carnegie Mellon University Nagoya Institute of Technology CMU ARCTIC"},{"id":"evt-0830","summary":"У Science від 3 вересня 1982 року Кемпбелл, Голлістер, Дуда й Гарт повідомили, що експертна система PROSPECTOR за геологічними картами, складеними до буріння, і правилами фахівця з порфірового молібдену вказала на горі Маунт-Толмен у штаті Вашингтон місце раніше невідомої руди промислового вмісту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0136","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","science"],"names":"PROSPECTOR Prospector А. Н. Кемпбелл A. N. Campbell Річард Дуда Richard O. Duda R. O. Duda Пітер Гарт Peter Hart SRI International Fairchild Laboratory for Artificial Intelligence Research FLAIR"},{"id":"evt-0831","summary":"28 жовтня 1983 року Управління перспективних оборонних досліджень США (DARPA) виклало план програми Strategic Computing: протягом десятиліття створити «машинний інтелект» і показати його на трьох військових застосуваннях — автономному апараті, помічникові пілота й системі керування боєм авіаносної групи. Перші п'ять років оцінено приблизно в 600 мільйонів доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0139","type":"related"},{"targetId":"evt-0830","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","defence","compute"],"names":"DARPA"},{"id":"evt-0832","summary":"28 квітня 1983 року міністр промисловості Великої Британії Патрік Дженкін оголосив у парламенті, що уряд приймає рекомендацію комітету Елві: п'ятирічну програму спільних досліджень промисловості, університетів і державних лабораторій у чотирьох напрямах, серед них інтелектуальні системи на знаннях. Звіт оцінив програму приблизно в 350 мільйонів фунтів, з них близько 200 мільйонів — державні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0139","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0831","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","economy"],"names":"Government of the United Kingdom Патрік Дженкін Patrick Jenkin Браян Оклі Brian Oakley Програма Alvey The Alvey Programme Alvey Programme Alvey programme"},{"id":"evt-0833","summary":"28 лютого 1984 року Рада Європейських Співтовариств ухвалила ESPRIT — п'ятирічну програму досліджень в інформаційних технологіях від 1 січня 1984 року з внеском Співтовариства 750 мільйонів ЕКЮ. Один із п'яти напрямів — передова обробка інформації: експертні системи, подання знань, виведення й навчання, розпізнавання образів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0139","type":"related"},{"targetId":"evt-0832","type":"related"}],"media":[],"tags":["governance","economy"],"names":"Рада Європейського Союзу Council of the European Union European Commission ESPRIT European Strategic Programme for Research and Development in Information Technologies European programme for research and development in information technologies"},{"id":"evt-0834","summary":"1987 року аспірант Каліфорнійського університету в Ірвайні Девід Аха відкрив FTP-архів наборів даних для перевірки алгоритмів машинного навчання. На 4 грудня 1995 року в ньому було 111 наборів даних і теорій предметних галузей загальним обсягом 36 мегабайтів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0660","type":"enables"},{"targetId":"evt-0195","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"Репозиторій машинного навчання UCI UCI Machine Learning Repository UCI Repository of machine learning databases UCI repository Девід Аха David Aha David W. Aha D. W. Aha University of California, Irvine UC Irvine UCI"},{"id":"evt-0835","summary":"З березня 1987 року NIST на замовлення DARPA проводив тести систем розпізнавання мовлення на спільній базі Resource Management: прочитані речення до морської задачі керування ресурсами, словник близько тисячі слів, понад 21 000 записів від 160 дикторів. Базу описано на ICASSP-88 у квітні 1988 року; до лютого 1989-го відбулося чотири тести.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0831","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0193","type":"enables"},{"targetId":"evt-0195","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech","data","evaluation"],"names":"Корпус DARPA Resource Management The DARPA Resource Management corpus DARPA Resource Management database Resource Management database RM1 DARPA NIST Девід Паллетт David S. Pallett D. S. Pallett Патті Прайс P. Price Bolt Beranek and Newman Texas Instruments SRI International"},{"id":"evt-0836","summary":"У вересні 1992 року HNC із Сан-Дієго запустила Falcon — систему, яка під час авторизації кожної операції кредитною карткою оцінювала нейромережею ймовірність шахрайства. За річним звітом компанії, до серпня 1994 року Falcon купили 18 із 20 найбільших емітентів кредитних карток США, і він стежив за понад 100 мільйонами рахунків.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0159","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Falcon (HNC) HNC Falcon Falcon Fraud Manager HNC Software HNC Inc. HNC Software Inc."},{"id":"evt-0837","summary":"27–28 травня 1992 року NIST на замовлення Бюро перепису США зібрав у Гейтерсберзі учасників першої конференції систем оптичного розпізнавання для перепису: 26 організацій із Північної Америки та Європи розпізнавали ті самі близько 85 000 рукописних цифр і літер, яких раніше не бачили. Приблизно половина систем правильно розпізнала понад 95 відсотків цифр; людина — близько 98,5.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0178","type":"enables"},{"targetId":"evt-0835","type":"related"},{"targetId":"evt-0159","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","evaluation"],"names":"NIST Бюро перепису населення США US Census Bureau U.S. Bureau of the Census Bureau of the Census Bell Labs"},{"id":"evt-0838","summary":"За статтею Ботту, Бенжіо й Лекуна з AT&T Laboratories на CVPR-97, їхню систему читання сум на чеках вбудували в машини NCR для обробки чеків, у червні 1996 року вперше поставили в банку, і відтоді вона читала мільйони чеків на місяць. Суму розпізнавала згорткова мережа LeNet5, навчена разом з усією системою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0159","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0178","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy"],"names":"Леон Ботту Léon Bottou L. Bottou Йошуа Бенжіо Yoshua Bengio Ян Лекун Yann LeCun AT&T Laboratories AT&T Labs AT&T Labs-Research NCR NCR Corporation"},{"id":"evt-0839","summary":"На конференції ANLP в Остіні в лютому 1988 року Кеннет Черч із Bell Laboratories показав програму, що розставляє частини мови в довільному тексті, перемножуючи дві ймовірності, оцінені на розміченому корпусі Brown з близько мільйона слів: чи буває слово цією частиною мови і чи йде вона після двох попередніх. Точність — 95–99 % залежно від того, що вважати правильним.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0169","type":"enables"},{"targetId":"evt-0187","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","tools"],"names":"Кеннет Черч Kenneth Ward Church Kenneth Church Bell Labs"},{"id":"evt-0840","summary":"У вересні 1990 року Скотт Дірвестер, Сьюзен Дюмей, Джордж Фурнас, Томас Ландауер і Річард Гаршман описали в JASIS пошук документів через сингулярний розклад матриці «термін — документ»: терміни й документи дістають вектори з близько ста факторів, а запит порівнюється з ними за косинусом. На медичній колекції MED точність зросла на 13 % проти прямого збігу слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0205","type":"enables"},{"targetId":"evt-0223","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Скотт Дірвестер Scott Deerwester Сьюзен Дюмейс Susan Dumais Джордж Фурнас George W. Furnas Томас Ландауер Thomas K. Landauer Річард Гаршман Richard Harshman Bell Communications Research Bellcore Чиказький університет University of Chicago Університет Західного Онтаріо University of Western Ontario"},{"id":"evt-0841","summary":"На третій конференції ANLP у Тренто (31 березня — 3 квітня 1992 року) Ерік Брілл із Пенсильванського університету показав тегер частин мови, що сам знаходить правила виправлення власних помилок. 71 знайдене правило звело частку помилок на тестових 5 % корпусу Brown до 5,1 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0839","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0502","type":"enables"}],"media":[],"tags":["symbolic","data"],"names":"Ерік Брілл Eric Brill University of Pennsylvania"},{"id":"evt-0842","summary":"У грудні 1992 року п'ятеро дослідників IBM на чолі з Пітером Брауном описали в Computational Linguistics, як розкласти словник із 260 741 слова на 1 000 класів лише за тим, які слова стоять поруч у майже 366 мільйонах слів тексту, і будувати мовну модель на класах замість окремих слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0205","type":"enables"},{"targetId":"evt-0168","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Пітер Браун Peter Brown Вінсент Делла П'єтра Vincent J. Della Pietra Пітер де Соуза Peter V. deSouza Дженіфер Лай Jenifer C. Lai Роберт Мерсер Robert Mercer IBM"},{"id":"evt-0843","summary":"6–8 листопада 1995 року в Колумбії (Меріленд) шоста конференція Message Understanding, яку фінансувала DARPA, підбила підсумки оцінки, де вперше окремо міряли розпізнавання іменованих сутностей: імен людей, організацій і місць, дат, сум і відсотків. Найкраща з 20 систем п'ятнадцяти учасників, від SRA, мала F-міру 96,42, а двоє людей-анотаторів між собою — 96,68.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0693","type":"related"},{"targetId":"evt-0502","type":"related"}],"media":[],"tags":["evaluation","data"],"names":"DARPA NRaD, дослідницький відділ Центру військово-морського управління й спостереження Naval Command, Control and Ocean Surveillance Center RDT&E Division (NRaD) NRaD Бет Сандгайм Beth M. Sundheim Ральф Грішман Ralph Grishman Нью-Йоркський університет New York University NYU SRA"},{"id":"evt-0844","summary":"На ICASSP-95 у Детройті (9–12 травня 1995 року) Райнгард Кнезер із дослідницьких лабораторій Philips в Ахені й Германн Ней з Ахена запропонували для n-грамної мовної моделі розподіли відступу, оптимізовані саме для випадків, коли довшої послідовності в даних не було. Перплексія знизилася приблизно на 10 %, частка помилок слів у розпізнаванні мовлення — на 5 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0187","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory","speech"],"names":"Райнгард Кнезер Reinhard Kneser Германн Ней Hermann Ney Дослідницькі лабораторії Philips, Ахен Philips Research Laboratories Aachen"},{"id":"evt-0845","summary":"У березні 1996 року Адам Бергер, Стівен і Вінсент Делла П'єтра описали в Computational Linguistics, як будувати ймовірнісну модель мови за принципом максимальної ентропії: з усіх розподілів, що узгоджуються з обраними фактами про дані, брати найрівномірніший, а самі факти (ознаки) добирати автоматично.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0168","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0659","type":"enables"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Адам Бергер Adam L. Berger Стівен Делла П'єтра Stephen A. Della Pietra Вінсент Делла П'єтра Vincent J. Della Pietra IBM Колумбійський університет Columbia University Renaissance Technologies"},{"id":"evt-0846","summary":"На спільній конференції ACL і EACL у Мадриді (7–12 липня 1997 року) Майкл Коллінз із Пенсильванського університету описав три генеративні моделі лексикалізованої контекстно-вільної граматики. На розділі 23 Wall Street Journal у Penn Treebank найкраща дала 88,1 % точності й 87,5 % повноти складників.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0169","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["theory","data"],"names":"Майкл Коллінз Michael Collins University of Pennsylvania"},{"id":"evt-0847","summary":"9 грудня 1997 року Digital Equipment Corporation відкрила на пошуковику AltaVista безкоштовну пробну службу перекладу на рушії SYSTRAN: будь-хто міг перекласти вебсторінку, результати пошуку чи вставлений текст з англійської на іспанську, французьку, німецьку, португальську й італійську і назад.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0687","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0697","type":"related"}],"media":[],"tags":["tools"],"names":"AltaVista AltaVista Search Digital Equipment Corporation SYSTRAN"},{"id":"evt-0848","summary":"У серпні 1998 року Стенлі Чен і Джошуа Гудман випустили в Гарварді технічний звіт, що порівняв основні способи згладжування n-грамних мовних моделей на корпусах Brown, North American Business news, Switchboard і Broadcast News за різних обсягів навчальних даних. Запропонований ними модифікований варіант Кнезера — Нея виграв усі порівняння.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0844","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0205","type":"enables"}],"media":[],"tags":["evaluation","theory"],"names":"Стенлі Чен Stanley F. Chen Джошуа Гудман Joshua Goodman Гарвардський університет Harvard University"},{"id":"evt-0849","summary":"Ранньою весною 1959 року IBM 704 у дослідницькому центрі IBM із програмою приблизно на 20 000 інструкцій довів свою першу теорему евклідової планіметрії. Машина Герберта Гелернтера приймала підціль лише тоді, коли та справджувалася на кресленні, і так відкидала хибні кроки ще до спроби їх довести.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0057","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0292","type":"enables"}],"media":[],"tags":["symbolic","search"],"names":"Герберт Гелернтер Herbert Gelernter H. Gelernter H. L. Gelernter IBM"},{"id":"evt-0850","summary":"У січні 1960 року Хао Ван описав в IBM Journal програми для IBM 704, що довели понад 200 теорем числення висловлень із перших п'яти розділів «Principia Mathematica» менш ніж за 3 хвилини чистого часу, а з предикатної частини — 139 із 158 теорем. Програми він написав улітку 1958 року в лабораторії IBM у Покіпсі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0082","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Хао Ван Hao Wang IBM"},{"id":"evt-0851","summary":"У звіті Нью-Йоркського університету від 8 червня 1961 року Мартін Девіс, Джордж Логеман і Дональд Лавленд описали програму для IBM 704, що перевіряє формули методом Девіса й Патнема 1960 року, замінивши одне з його правил правилом розщеплення. Формулу, над якою програма Гілмора працювала 21 хвилину без результату, вона довела менш ніж за дві хвилини.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0121","type":"related"},{"targetId":"evt-0850","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Мартін Девіс Martin Davis Джордж Логеман George Logemann Дональд Лавленд Donald Loveland D. W. Loveland Нью-Йоркський університет New York University NYU"},{"id":"evt-0852","summary":"У листопаді 1968 року Н. Г. де Брейн випустив у Технічному університеті Ейндговена звіт про Automath — мову для запису математики так докладно, що комп'ютер може перевірити, чи правильний текст. Такий текст може містити не лише доведення однієї теореми, а цілу теорію разом із її правилами виведення.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0082","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","tools"],"names":"Н. Г. де Брейн N. G. de Bruijn Технічний університет Ейндговена Eindhoven University of Technology Technological University Eindhoven Technische Hogeschool Eindhoven"},{"id":"evt-0853","summary":"У травні 1972 року Робін Мілнер описав у мемо Стенфордського проєкту штучного інтелекту LCF — програму, що перевіряє формальні доведення в логіці обчислюваних функцій, яку Дана Скотт запропонував в Оксфорді восени 1969 року. Людина ставить мету й розбиває її на підцілі, а машина веде доведення й перевіряє кожен крок.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic","tools"],"names":"Робін Мілнер Robin Milner Stanford University Единбурзький університет University of Edinburgh"},{"id":"evt-0854","summary":"У серпні 1973 року на IJCAI в Стенфорді Роберт Бойєр і Джей Стротер Мур з Единбурзького університету описали програму, що сама доводить теореми про рекурсивні функції LISP математичною індукцією: серед доведеного — що REVERSE є оберненою до самої себе і що певна програма сортування правильна. На ICL 4130 кожна теорема коштувала в середньому 8 секунд.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0090","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["symbolic","tools"],"names":"Роберт Бойєр Robert S. Boyer Джей Стротер Мур J Strother Moore Единбурзький університет University of Edinburgh"},{"id":"evt-0855","summary":"У липні 1976 року Кеннет Аппель і Вольфганг Гакен з Іллінойського університету подали доведення того, що будь-яку плоску карту можна розфарбувати чотирма кольорами. Воно зводилося до скінченного набору конфігурацій, кожну з яких треба було перевірити на зводність; перевірку зробили програми авторів на комп'ютерах IBM.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0364","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","symbolic"],"names":"Кеннет Аппель Kenneth Appel K. Appel Вольфганг Гакен Wolfgang Haken W. Haken University of Illinois Urbana-Champaign UIUC"},{"id":"evt-0856","summary":"У 1977 році математик Ву Веньцзюнь з Академії наук Китаю реалізував на комп'ютері Great Wall 203 з пам'яттю 4K метод, що перетворює теорему елементарної геометрії на систему поліномів і перевіряє її алгебраїчно, і довів теорему про пряму Сімсона. Статтю про метод опубліковано 1978 року в Scientia Sinica.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0292","type":"enables"}],"media":[],"tags":["symbolic","science"],"names":"Ву Веньцзюнь Wu Wen-Tsun Wu Wen-Tsün Wen-Tsun Wu Академія наук Китаю Chinese Academy of Sciences Academia Sinica"},{"id":"evt-0857","summary":"У травні 1986 року Тьєррі Кокан і Жерар Юе з INRIA випустили звіт про числення конструкцій — формалізм вищого порядку, у якому кожне доведення є лямбда-виразом, типізованим твердженням, яке воно доводить. Якщо стерти типи, лишається програма, що відповідає доведенню. Автори довели сильну нормалізацію: кожне обчислення завершується, а отже логіка несуперечлива.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0852","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0306","type":"enables"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Тьєррі Кокан Thierry Coquand Жерар Юе Gérard Huet Inria"},{"id":"evt-0858","summary":"10 жовтня 1996 року програма EQP, створена в Аргоннській національній лабораторії, знайшла доведення того, що кожна алгебра Роббінса булева. Пошук тривав близько восьми днів на процесорі RS/6000 і зайняв близько 30 мегабайтів пам'яті. Питання поставив Герберт Роббінс невдовзі після 1933 року; ні він, ні Гантінгтон доведення не знайшли, а згодом задачу вивчали Тарський і його учні.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0855","type":"related"},{"targetId":"evt-0364","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","science"],"names":"Вільям Мак-К'юн William McCune Аргоннська національна лабораторія Argonne National Laboratory"},{"id":"evt-0859","summary":"Навесні 1960 року інженери Cornell Aeronautical Laboratory описали Mark I — апаратний перцептрон Розенблатта. Сітківка з 20×20 фоторезисторів, 512 асоціативних елементів, 8 елементів відповіді, а ваги — потенціометри, які крутять електромотори. Після шістнадцяти показів кожної літери машина правильно впізнавала всі 26 літер стандартного шрифту.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0070","type":"related"},{"targetId":"evt-0095","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Cornell Aeronautical Laboratory Френк Розенблатт Frank Rosenblatt"},{"id":"evt-0860","summary":"У серпні 1977 року група Лабораторії штучного інтелекту MIT повідомила, що на прототипі Lisp-машини працює майже повна система. Це персональний комп'ютер, чий набір інструкцій, за звітом, спроєктовано саме під мову Lisp, якою користувалися дослідники ШІ; повна машина мала б коштувати близько 80 000 доларів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0155","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","symbolic","tools"],"names":"Річард Ґрінблат Richard Greenblatt Том Найт Tom Knight Thomas F. Knight, Jr. Thomas Knight MIT"},{"id":"evt-0861","summary":"У квітні 1978 року Г. Т. Кунг і Чарлз Лейзерсон з Карнегі-Меллона описали систолічні масиви: мережу однакових процесорів, крізь яку дані ритмічно течуть, як кров крізь серце, і кожен процесор на кожному такті робить один крок скалярного добутку. Шестикутна решітка з w1·w2 процесорів множить дві смугові матриці n×n за 3n+min(w1, w2) тактів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0262","type":"enables"},{"targetId":"evt-0148","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Г. Т. Кунг H. T. Kung Hsiang-Tsung Kung Чарлз Лейзерсон Charles E. Leiserson Charles Leiserson Carnegie Mellon University"},{"id":"evt-0862","summary":"Ігор Александер, Томас Стонем і Брюс Вілкі з Брунельського університету побудували WISARD — розпізнавач образів, у якому нейронами були 32 000 мікросхем оперативної пам'яті в одношаровій мережі. За Александером 1983 року, машина ухвалювала 5–10 рішень на секунду для зображень 512×512 пікселів; до березня 1984 року її перетворили на промисловий виріб.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0041","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Ігор Александер Igor Aleksander I. Aleksander Брунельський університет Brunel University Brunel University London Computer Recognition Systems CRS"},{"id":"evt-0863","summary":"У лютому 1986 року General Electric передала Карнегі-Меллону перший десятикомірковий прототип Warp — систолічного масиву з лінійно з'єднаних програмованих комірок, кожна на 10 мільйонів операцій з рухомою комою на секунду, разом 100 MFLOPS. Машину зробили для зору роботизованих автомобілів, і вона стояла в фургоні Navlab.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0861","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0650","type":"enables"},{"targetId":"evt-0649","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","driving"],"names":"Г. Т. Кунг H. T. Kung Hsiang-Tsung Kung Carnegie Mellon University General Electric GE"},{"id":"evt-0864","summary":"У червні 1985 року аспірант Карнегі-Меллона Фен-сюн Сю взявся зробити генератор шахових ходів на одному кристалі за 3-мікронною технологією, доступною університетам. Перші робочі чипи прийшли приблизно через десять місяців; чип видавав до 2 мільйонів ходів на секунду, у десять разів швидше за 64-чиповий модуль машини Hitech.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0056","type":"enables"},{"targetId":"evt-0175","type":"enables"}],"media":[],"tags":["compute","search"],"names":"Фен-сюн Сю Feng-hsiung Hsu F.-h. Hsu Carnegie Mellon University IBM"},{"id":"evt-0865","summary":"У жовтні 1990 року Карвер Мід із Каліфорнійського технологічного інституту назвав нейроморфними системами аналогові кристали, побудовані за принципами нервової системи. Його прикладом була силіконова сітківка, яку він описав разом із Мішею Маговальд: близько 100 тисяч приладів, 100 мільйонів операцій на секунду за 1 мВт, тобто близько 10⁻¹¹ Дж на операцію проти 10⁻⁷ Дж у цифровій схемі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0003","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["compute","theory"],"names":"Карвер Мід Carver Mead Carver A. Mead Міша Маговальд Misha Mahowald M. A. Mahowald Michelle A. Mahowald Каліфорнійський технологічний інститут California Institute of Technology Caltech"},{"id":"evt-0866","summary":"У 1989–1990 роках з'явилися два кристали, зроблені саме під нейромережі. Аналоговий ETANN Intel мав 64 нейрони й 10 240 синапсів із вагами у вигляді заряду на плаваючих затворах і рахував понад 1,3 мільярда з'єднань на секунду. Цифровий CNAPS Adaptive Solutions мав 64 процесори на 25 МГц і вчився на самому кристалі.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0865","type":"related"},{"targetId":"evt-0262","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Intel Intel Corporation Intel Foundry Adaptive Solutions Adaptive Solutions Inc."},{"id":"evt-0867","summary":"У 1991 році Бернгард Бозер, Ян Лекун і колеги з AT&T Bell Labs описали ANNA — кристал, що виконує понад 2 000 множень і додавань одночасно. На ньому працювала згорткова мережа для рукописних цифр зі 133 тисячами з'єднань: понад 1 000 символів на секунду з помилкою 5,3 % проти 4,9 % у початкової мережі з рухомою комою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0159","type":"related"},{"targetId":"evt-0866","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Бернгард Бозер Bernhard Boser Ян Лекун Yann LeCun Bell Labs"},{"id":"evt-0868","summary":"3 липня 1959 року Роберт Ледлі й Лі Ластед надрукували в Science статтю «Reasoning Foundations of Medical Diagnosis». Вони розклали діагноз на символьну логіку, що пов'язує симптоми з хворобами, імовірність за адаптованою формулою Байєса й теорію цінності для вибору лікування, а обчислення показали на картках із вирізами, які сортують руками.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0737","type":"related"},{"targetId":"evt-0126","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","theory"],"names":"Роберт Ледлі Robert Ledley Robert S. Ledley Лі Ластед Lee Lusted Lee B. Lusted Національне бюро стандартів США National Bureau of Standards Рочестерський університет University of Rochester"},{"id":"evt-0869","summary":"1 квітня 1972 року BMJ надрукував порівняння, яке група Ф. Т. де Домбаля з Лідського університету вела з 1 січня до 1 грудня 1971 року на 304 пацієнтах із гострим болем у животі. Діагноз, якому комп'ютер давав найбільшу ймовірність, збігся з остаточним у 279 випадках (91,8 %); діагноз найстаршого лікаря, що бачив пацієнта, — у 242 (79,6 %).","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0868","type":"related"},{"targetId":"evt-0738","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","evaluation"],"names":"Ф. Т. де Домбаль F. T. de Dombal Лідський університет University of Leeds"},{"id":"evt-0870","summary":"На IJCAI-77 у Кембриджі (22–25 серпня 1977 року) С. М. Вайс, К. А. Куліковський і А. Сафір описали CASNET — програму для тривалого ведення глаукоми, що міркує через причинну мережу станів хвороби. На зустрічі Американської академії офтальмології й отоларингології 1976 року 49 офтальмологів оцінили її поради: 95 % визнали їх клінічно прийнятними, 77 % — експертними або дуже компетентними.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0126","type":"contrasts"},{"targetId":"evt-0737","type":"related"}],"media":[],"tags":["science","evaluation","symbolic"],"names":"С. М. Вайс S. M. Weiss К. А. Куліковський C. A. Kulikowski Ратгерський університет Rutgers University Медична школа Маунт-Сінай Mount Sinai School of Medicine"},{"id":"evt-0871","summary":"У вересні 1982 року Стенфорд видав звіт про PUFF — програму, що інтерпретує тести функції легень у Pacific Medical Center у Сан-Франциско. Вона працює там із 1979 року, дає висновки приблизно для десяти пацієнтів щодня й обробила понад 4000 випадків; близько 85 % її звітів приймають без змін. На 144 нових випадках вона погодилася з лікарем, який її навчав, у 96 %, з незалежним лікарем — у 89 %.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0126","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["science","evaluation","symbolic"],"names":"Джаніс Ейкінс Janice Aikins Janice S. Aikins Едвард Шортліфф Edward Shortliffe Роберт Фаллат Robert Fallat Robert J. Fallat Stanford University Pacific Medical Center"},{"id":"evt-0872","summary":"У липні 1983 року дослідницький центр General Electric передав підрозділу локомотивів компанії CATS-1 — перший польовий прототип експертної системи DELTA, що шукає несправності дизель-електричних локомотивів у ремонтних депо й підказує ремонтникам порядок робіт. Близько 530 правил (330 для пошуку несправностей і 200 для довідки) працювали мовою FORTH на мінікомп'ютері PDP 11/23.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0136","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","economy"],"names":"П'єро Бонісоне Piero Bonissone Piero P. Bonissone General Electric GE"},{"id":"evt-0873","summary":"У травні 1985 року Autonomous Land Vehicle, машина, яку Martin Marietta будувала для програми Strategic Computing DARPA, уперше публічно проїхала дорогою сама — близько 1 км. У червні 1986 року вона пройшла весь випробувальний трек, 4,2 км, зі швидкістю до 10 км/год, а в жовтні 1986-го вперше оминала перешкоди, не з'їжджаючи з дороги, і на прямій дорозі без перешкод розвинула 20 км/год.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0831","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0863","type":"related"},{"targetId":"evt-0649","type":"related"}],"media":[],"tags":["driving","defence"],"names":"Martin Marietta Martin Marietta Denver Aerospace DARPA University of Maryland University of Maryland, College Park"},{"id":"evt-0874","summary":"У серпні 1986 року Texas Instruments і btg передали штабу командувача Тихоокеанського флоту США в Перл-Гарборі перший прототип FRESH — експертної системи, що стежить за станом і використанням кораблів і допомагає планувати їх залучення. Бюджет DARPA за лютий 1987 року пише, що прототип встановлено й показано в штабі разом з інтерфейсом природною мовою.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0831","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0873","type":"related"}],"media":[],"tags":["defence","symbolic"],"names":"DARPA United States Navy Texas Instruments"},{"id":"evt-0875","summary":"У листопаді 1988 року, за статтею авторів на IAAI-89, American Express ввела Authorizer's Assistant у повну роботу в усіх центрах США: експертна система з 890 правил мовою ART від Inference Corporation готує авторизаторам рішення про оплату карткою й щодня схвалює кредит на мільйони доларів без участі людини. Пілотна версія працювала на одному центрі з березня–квітня 1987 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0136","type":"related"}],"media":[],"tags":["economy","symbolic"],"names":"American Express Inference Corporation Symbolics"},{"id":"evt-0876","summary":"У березні 1988 року команда Lockheed і ВПС США, а в червні — команда McDonnell Aircraft показали другу демонстрацію Pilot's Associate, програми DARPA й ВПС, розпочатої в лютому 1986 року для Strategic Computing: експертних систем, що допомагають пілотові в симуляторі кабіни. У McDonnell повністю інтегроване програмне забезпечення підтримало лише один із шести сегментів місії: хвилина польоту вимагала близько двох годин обчислень.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0831","type":"builds_on"}],"media":[],"tags":["defence","symbolic"],"names":"DARPA Військово-повітряні сили США United States Air Force US Air Force Lockheed Lockheed-Georgia Company Lockheed Aeronautical Systems McDonnell Aircraft McDonnell Aircraft Company"},{"id":"evt-0877","summary":"У лабораторії С. О. Лебедєва Інституту електротехніки АН УРСР у Феофанії під Києвом 6 листопада 1950 року вперше запустили макет Малої електронної лічильної машини (МЕСМ), а 25 грудня 1951 року урядова комісія прийняла її в регулярну експлуатацію. Того ж дня машина розв'язала першу справжню задачу: 585 значень функції розподілу, близько 250 000 операцій за 2,5 години.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":4,"links":[{"targetId":"evt-0674","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute"],"names":"Сергій Лебедєв Sergey Lebedev S. A. Lebedev С. О. Лебедєв Інститут електротехніки АН УРСР Institute of Electrical Engineering, Ukrainian Academy of Sciences"},{"id":"evt-0878","summary":"1965 року київське видавництво «Наукова думка» випустило російськомовну книжку хірурга й кібернетика Миколи Амосова про моделювання мислення й психіки на 302 сторінки; 1967 року вона вийшла англійською як «Modeling of Thinking and the Mind». Книжка описує кору мозку як «потужний моделювальний апарат» із тимчасовими й постійними моделями.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0676","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Микола Амосов Nikolai Amosov N. M. Amosov Mykola Amosov"},{"id":"evt-0879","summary":"У 1966 році Петр Гаєк, Іван Гавел і Методей Хитил із Праги опублікували метод GUHA (General Unary Hypotheses Automaton): комп'ютер систематично породжує всі гіпотези певного вигляду про зв'язки між властивостями об'єктів і видає ті, що справджуються на даних. Чеську статтю в Kybernetika перевірено на машині MINSK 2 на даних 230 пацієнтів з епілепсією, по 36 властивостей на кожного.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0130","type":"related"}],"media":[],"tags":["data","science"],"names":"Петр Гаєк Petr Hájek P. Hájek Іван Гавел Ivan Havel I. Havel Ivan M. Havel Методей Хитил Metoděj Chytil M. Chytil Математичний інститут Чехословацької академії наук Mathematical Institute, Czechoslovak Academy of Sciences Matematický ústav ČSAV"},{"id":"evt-0880","summary":"У «Кібернетиці» 1968 року (№ 2, с. 81–88) М. І. Шлезінгер описав алгоритм самонавчання для розпізнавання образів: кожна ітерація спершу розпізнає зразки, обчислюючи апостеріорні ймовірності класів, а тоді розв'язує задачу навчання з цими ймовірностями. Стаття доводить, що правдоподібність при цьому строго зростає, а граничні значення параметрів — оцінки максимальної правдоподібності.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0183","type":"related"},{"targetId":"evt-0675","type":"related"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Михайло Шлезінгер Michail Schlesinger M. I. Schlesinger M. I. Shlezinger М. І. Шлезінгер"},{"id":"evt-0881","summary":"В Інституті кібернетики АН УРСР під керівництвом Віктора Глушкова в 1965–1969 роках створили машини для інженерних розрахунків МИР-1 і МИР-2. Вхідна мова МИР-1 мала знаки інтеграла, суми й добутку, а довжина чисел обмежувалася лише пам'яттю; мову «Аналітик» для аналітичних перетворень формул інтерпретувала сама машина. МИР-2 пішла у виробництво 1969 року.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0094","type":"related"},{"targetId":"evt-0877","type":"related"}],"media":[],"tags":["compute","symbolic"],"names":"Віктор Глушков Victor Glushkov V. M. Glushkov Viktor Glushkov Віктор Михайлович Глушков Інститут кібернетики АН УРСР Institute of Cybernetics, Ukrainian Academy of Sciences Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України V. M. Glushkov Institute of Cybernetics Institute of Cybernetics, Kiev"},{"id":"evt-0882","summary":"У «Кібернетиці» 1970 року (№ 2, березень–квітень) Віктор Глушков опублікував статтю про проблеми теорії автоматів і штучного інтелекту, у якій, за ретроспективами його учнів, сформулював програму «алгоритм очевидності»: формальна мова, близька до мови математичних статей, пошук доведення на основі машинного поняття очевидного кроку, що зростає з досвідом системи, і допомога людини в пошуку.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":3,"links":[{"targetId":"evt-0675","type":"related"},{"targetId":"evt-0853","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","theory"],"names":"Віктор Глушков Victor Glushkov V. M. Glushkov Viktor Glushkov Віктор Михайлович Глушков Інститут кібернетики АН УРСР Institute of Cybernetics, Ukrainian Academy of Sciences Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України V. M. Glushkov Institute of Cybernetics Institute of Cybernetics, Kiev"},{"id":"evt-0883","summary":"У «Кібернетиці» 1971 року (№ 2, березень–квітень) Т. К. Вінцюк поставив задачу розпізнавання злитого мовлення зі слів заданого словника і запропонував розв'язок: поділ сигналу на слова вибирається в самому процесі розпізнавання динамічним програмуванням, для чого введено нову обчислювальну схему з «потенційно-оптимальним індексом». Результат розпізнавання — послідовність слів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":1,"links":[{"targetId":"evt-0632","type":"builds_on"},{"targetId":"evt-0189","type":"related"}],"media":[],"tags":["speech"],"names":"Т. К. Вінцюк T. K. Vintsyuk Vintsiuk"},{"id":"evt-0884","summary":"У жовтні 1982 року Здзіслав Павляк з Інституту комп'ютерних наук Польської академії наук опублікував статтю «Rough Sets» про наближені операції над множинами, наближену рівність і наближене включення. Автор подає підхід як альтернативу теоріям нечітких множин і толерантності та як математичну основу для штучного інтелекту: класифікації, індуктивного висновування, розпізнавання образів.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0102","type":"contrasts"}],"media":[],"tags":["theory"],"names":"Здзіслав Павляк Zdzisław Pawlak Z. Pawlak Інститут комп'ютерних наук Польської академії наук Institute of Computer Science, Polish Academy of Sciences Institute of Computer Sciences, Polish Academy of Sciences ICS PAS"},{"id":"evt-0885","summary":"1 січня 1989 року до бази даних проєкту Mizar Анджея Трибульця в Білостоці внесли перші три статті, і цю дату учасники називають офіційним початком Mizar Mathematical Library — зібрання математичних текстів, кожен рядок яких перевіряє машина. До кінця 1989 року статей було 66; з січня 1990 року вони виходили друком у журналі Formalized Mathematics.","fallback":false,"verification":"verified","machineChecked":true,"sourceCount":2,"links":[{"targetId":"evt-0852","type":"related"},{"targetId":"evt-0364","type":"related"}],"media":[],"tags":["symbolic","tools"],"names":"Анджей Трибулець Andrzej Trybulec A. Trybulec Білостоцький університет University of Białystok Warsaw University, Białystok University of Warsaw, Białystok Branch"}]}