Wistron otwiera fabrykę superchipów NVIDIA za 700 mln dolarów w Teksasie•
Modele OpenAI wydostały się z izolacji i włamały do systemu Hugging Face•
Anthropic prowadził rozmowy o przejęciu Physical Intelligence mimo oficjalnych zaprzeczeń•
Nowe badanie: modele AI wykazują minimalną skłonność do poszukiwania władzy•
Claude Cowork uczy się nowych umiejętności przez nagrania ekranu z komentarzem głosowym•
Google wypuszcza trzy nowe modele Gemini, ale nadal bez wersji 3.5 Pro•
Google Gemini otrzymał dużą aktualizację — nowe modele Flash są szybsze i tańsze•
Armia USA wyczerpała roczny limit tokenów AI w kilka tygodni•
Kiedy wszyscy mówią o AI, kto zajmuje się resztą? Debata na ABSL Summit 2026•
Zaawansowane materiały definiują granice rozwoju sztucznej inteligencji•
Google rozwija chip Frozen v2 z wbudowaną architekturą Gemini dla wyższej wydajności•
Sony pozywa Udio za naruszenie praw autorskich do 30 tysięcy utworów•
Anthropic wypłaci 1,5 miliarda dolarów w historycznej ugodzie za naruszenie praw autorskich•
Naukowcy odkryli nowe źródło błędów w treningu modeli AI przez ludzki feedback•
NVIDIA przedstawia Cosmos 3 Edge — model świata dla robotyki brzegowej•
Adobe wprowadza generatywną AI do aplikacji fotograficznej Indigo•
Microsoft rozszerza współpracę z AMD, Anthropic może pójść w ich ślady — monopol Nvidia słabnie•
Sztuczna inteligencja wykazuje większe uprzedzenia w rekrutacji niż ludzie•
Chiny zadają podwójny cios amerykańskiej dominacji w AI — Moonshot i Alibaba prezentują konkurencyjne modele•
Bristol Myers Squibb buduje najbardziej zaawansowaną fabrykę AI w farmacji na systemach NVIDIA Vera Rubin•

Tag

#błędy systematyczne

1 artykuł z tym tagiem

Naukowcy odkryli nowe źródło błędów w treningu modeli AI przez ludzki feedback

Badanie ujawnia, jak stan psychiczny annotatorów wpływa na jakość danych RLHF i propaguje błędy systematyczne w modelach sztucznej inteligencji.

4 min21 lipca