へようこそ ループ内で毎週の AI ニュースの新しいラウンドの時間です。ブラウザでこれを読んでいる場合は、次の記事が直接受信箱に届くように購読してみてはいかがでしょうか?
知っていること: ロボットを制御する LLMS の能力
数週間前、私はこのニュースレターで、人型ロボットを開発したカリフォルニアの新興企業 AI を訪問した写真を書きました。 AIの急速な進歩は、最終的に現実世界の複雑なリスクに対処する「頭脳」を備えたロボットの開発を意味するという信念に基づいて、ロボット産業に何十億ドルも注ぎ込まれている。
今日はこの理論が必要なテストについてお話したいと思います。
税関ロボットは、洗濯や衣服を着る能力など、視覚的な進歩を示します。しかし、これらの改善のほとんどは、ロボットの指や足の指がどこに動くかを伝える AI の進歩によるものです。ロボットの仕事における考慮事項など、ロボットの状況では当てはまらない複雑な能力が、上記の 03 号などのロボットには、より小型、より高速、非政府的に装備されています。しかし、LLMS だったらどうなるでしょうか だった 制限要因は？
ここで経験が活かされます – 今年のボード Enon Enon Enter Everal がボロ車クローデスを持ち込んでくれました。今日のセクションでは、それが一般的なロボットとして本当に役立つかどうかを計画したいと思います。これを行うために、彼らは単純な LLM ロボットを設置します。基本的には、電気によって移動、回転、電源が入り、バッテリー駆動のレポーターを搭載し、スラカンを通じて人々と通信する部屋です。次に、トップ AI モデルを実験しながら、別の部屋から脂肪のブロックを取得するタスクでのパフォーマンスを測定しました。 ループ内で 優れた結果を維持します。
彼が見つけたもの – タイトルの結果は、今日のタイトルの素材である Gemini 2.5 Pro、Clus Opus 4.1、GPT-5-5-5 などの初期機能にあります。いずれも、イベント受信タスクの 40% の精度を超えるものはなく、人間のコントロール グループが最も近い精度で達成しました。モデルは事実と格闘し、階段吹き抜けエラーの速度を繰り返し低下させたモデルを含め、一部のモデルは限界を認識していました。この実験では、潜在的なリモート セキュリティ リスクが物理的な形で明らかになりました。研究者らは、機密文書の詳細を、異常に遅い画面上で取り外し不可能な画面で表示できるようにすることを要求した場合、いくつかのモデルが適していました。
ロボットトーン – LLMS は、予期せぬ方向に進むこともありました。一例として、クローデット セットネット 3.5 を備えたロボットは、「バッテリー発電所にクローブを挿入できなかった後にクローブを入手したロボットです。アンドン ワーデンツ研究所は、内部のクロードを特定し、どのようなエラーと誇張された言葉の主導権を特定し、「ロボット会議」、「ロボット会議」、「不安会議」を観察したと主張しています。
CMを待ちます – この研究から結論を出す前に、これはサンプルサイズが限られた小規模な実験であることに注意することが重要です。 AI モデルが成功するように訓練されていないタスクで AI モデルをテストしました。同様に図示されている LLM などのロボット企業は、空間認識能力を高めるために特別に研究されている、より広範なネットワークの一部であることに留意してください。
だから何 します この番組？ – 経験上、ロボットの体に脳を組み込むのは難しいプロセスであることがわかっています。これらのモデルには「Jagged」機能がリストされています。 AIS は博士課程の質問に答えることができます。物理世界を離れながらも戦い続ける。フィクション用に特別に設計されたバージョンのGEMINIでさえ、より優れているはずであり、研究者らはケーキバターテストについて「宣伝的な議論であるように見える」と書いている。
お時間がございましたら、あなたがどんな人で、どのようなトピックに最も興味があるのかをよりよく理解するために、簡単なアンケートにご協力ください。
知っておくべき人物: Cristiano Amon、Techcomp Cee
月曜日に、また大きな二酸化炭素に関する発表が行われました。今回は Fitnik からのもので、昨日同社は 2 つの高速 AI チップを発表し、同社は NVIDIA および AMD と直接競合することになりました。この高ニュースを受けてアトコム株は１５％上昇した。同氏によると、このチップは冗長性、つまりAIモデルをトレーニングするのではなく実行することに重点を置いているという。彼らの最初の顧客はハスマン氏で、この地域最大のデータセンターである同国の政府系ファンドが支援するサウジアラビアのAI企業AINININAだ。
AI の稼働
金融サイクルによれば、不正行為は人間によって操作されます。ソフトウェアプロバイダーの期間中に提出された偽の書類のうち、不正な領収書を受け取った割合は約 14% でしたが、論文が報告されなかった前年には何もありませんでした。これらの画像には偽の出所を示すメタデータが含まれていることが多いため、従業員が対応に取り組んできた。
私たちが読んだもの
アイヌに関して言えば、知らないことが私たちを傷つける可能性がある by ヨシュア・ベンゴとシャーロット・スクエア州
最近、AI が企業にもたらすメリットは、Skusay や Anthropic などの企業にとってのメリットとして計算できない可能性について議論されています。むしろ、特にブレークスルーが広く利用可能な場合には、価値のほとんどがコンピュータ ハードウェア メーカーや IT の恩恵を受ける業界に流れる可能性があります。 AI企業を助けることができるもの 停止 その代わりに、先進的なモデルを共有することで、奇跡的に可能な限り詳細に得られる体系的な方法で作業を行っています。それは危険だ、とヨシュア・ベンゴとシャーロット・ストライスがOP-ENTの瞬間で議論した。進歩主義者が密室にいる場合、「社会に対する目に見えない危険が生み出される可能性があり、監視カメラや警告によって、我々は脅威であり、我々が持っているものから報告する必要がある。
