Китай: AI в системе образования
Китай внедряет ИИ в образование, чтобы развить ключевые навыки, персонализировать обучение и улучшить преподавание, стремясь стать лидером в образовании.
Tag: AI
Стратегическая ошибка: чипы Nvidia как козырь
Превращение чипов Nvidia в предмет торга с Китаем - стратегическая ошибка, подрывающая лидерство США в технологиях и стимулирующая развитие китайских конкурентов.
Искусство против ИИ: взгляд Stam1na
Антти Хююринен из Stam1na размышляет о роли ИИ в искусстве, подчеркивая уникальность человеческого творчества и эмоциональную глубину, недоступную машинам, несмотря на технологический прогресс.
ИИ: Переосмысление Жизни и Смерти?
Развитие Искусственного Интеллекта (ИИ) ставит вопросы о его влиянии на жизнь, смерть, этику и будущее труда, требуя внимательного изучения для максимизации пользы и минимизации рисков.
Альби: Инициатива по обучению ИИ для жителей
Альби запустил программу обучения жителей искусственному интеллекту, чтобы преодолеть цифровой разрыв и обеспечить участие в формировании будущего города.
MCP и A2A: AI агенты Web3 будущего
Статья о том, как интеграция MCP и A2A из Web2 может помочь Web3 AI агентам перейти от концепций к практическим приложениям, преодолевая разрыв между теорией и реальностью для создания более функциональных и удобных решений.
Визит главы Nvidia в Пекин на фоне DeepSeek
Визит гендиректора Nvidia в Пекин и растущее внимание США к DeepSeek. Экспортные ограничения, стратегия Nvidia в Китае и опасения США в отношении DeepSeek.
Isomorphic Labs: ИИ в Открытии Лекарств
Isomorphic Labs внедряет ИИ в разработку лекарств, рассматривая биологические процессы как системы обработки информации, ускоряя открытие и разработку новых методов лечения.
Leo Group: MCP для AI-маркетинга
Leo Group представила MCP, первое в отрасли решение для интеграции AI в маркетинг, обеспечивая новое взаимодействие человека и машины.
Небольшие AI-модели: курс на предприятия
Анализ Gartner показывает, что предприятия будут чаще использовать небольшие, специализированные AI-модели для оптимизации ресурсов и сокращения расходов, отказавшись от универсальных LLM.