Cercetătorii au atins un progres semnificativ în dezvoltarea modelelor de inteligență artificială eficiente din punct de vedere energetic, reducând drastic amprenta de carbon asociată cu modelele lingvistice mari (LLM). Această descoperire a fost posibilă datorită unei noi arhitecturi hardware și a algoritmilor de antrenament optimizați care necesită mult mai puțină putere de calcul. Experții cred că această inovație ar putea schimba modul în care este dezvoltată IA, făcând-o mai ecologică și mai accesibilă.

Realizarea, detaliată într-o lucrare publicată astăzi, implică un nou mecanism de corecție a erorilor care reduce drastic ratele de decoerență. Experții sugerează că această etapă ar putea face ca criptografia actuală cu cheie publică să devină învechită în decurs de un deceniu, necesitând o tranziție rapidă la algoritmi rezistenți la cuantică. În plus, puterea de procesare îmbunătățită deschide noi căi pentru modele complexe de învățare automată considerate anterior imposibil de calculat.

Oamenii de știință din cadrul proiectului internațional ITER au anunțat astăzi că au reușit să mențină o reacție de plasmă pentru o durată record, marcând un pas crucial către energia de fuziune viabilă. Această realizare demonstrează stabilitatea și controlul necesare pentru viitoarele reactoare comerciale de fuziune. Experții consideră că această etapă accelerează semnificativ calendarul pentru integrarea fuziunii în mixul energetic global, oferind o sursă de energie fără emisii de carbon, practic nelimitată.

Compania TechCorp a anunțat lansarea „Nova 7”, un model lingvistic mare și open-source. Experții cred că acest eveniment poate accelera semnificativ inovația în domeniul inteligenței artificiale, oferind dezvoltatorilor acces la tehnologii avansate.

Cercetătorii de la Institutul Cuantic Global (ICG) au anunțat o avansare semnificativă în corecția erorilor cuantice (CEC), un obstacol critic pentru construirea de computere cuantice stabile și la scară largă. Echipa a demonstrat cu succes un nou cod topologic care reduce rata de eroare a qubiților de zece ori față de metodele anterioare, necesitând în același timp mai puțini qubiți fizici per qubit logic. Această dezvoltare deschide calea pentru crearea de sisteme cuantice tolerante la erori mult mai devreme decât se anticipase.

Încă dinaintea apariției Inteligenței Artificiale (IA), inegalitatea socială a generat o discriminare în accesul la un tratament uman calm și personalizat. Poate că nu există un „înainte” sau un „înapoi”, ci mai multe căi diferite de urmat.

Rețeaua socială X, deținută de Elon Musk, face eforturi pentru a recâștiga încrederea și traficul din partea jurnaliștilor și a instituțiilor media. Nikita Bier, șeful de produs al X, a sugerat că revenirea pe platformă ar putea fi „cea mai mare oportunitate de arbitraj din cariera” unui scriitor sau jurnalist.

Inteligența artificială, în special învățarea automată (machine learning), transformă rapid domeniul medicinei personalizate. Prin analizarea seturilor vaste de date de informații genomice, istoricului pacienților și rezultatelor studiilor clinice, algoritmii de IA pot identifica tipare subtile și biomarkeri pe care cercetătorii umani le-ar putea omite. Această capacitate accelerează descoperirea de medicamente, permițând companiilor farmaceutice să identifice compuși promițători mai rapid și mai precis. În plus, IA permite protocoale de tratament extrem de individualizate.

Inteligența artificială (IA) schimbă rapid peisajul pieței muncii moderne. Automatizarea sarcinilor de rutină, implementarea algoritmilor de învățare automată și a roboticii duc la dispariția unor profesii și la apariția unora complet noi. Experții prognozează o redistribuire semnificativă a locurilor de muncă, necesitând din partea lucrătorilor o perfecționare continuă și adaptarea la noile tehnologii. O atenție deosebită este acordată dezvoltării abilităților care sunt dificil de automatizat, cum ar fi creativitatea, gândirea critică și inteligența emoțională.

Inteligența artificială (IA) transformă rapid piața muncii globală. Automatizarea sarcinilor de rutină, efectuate de IA și robotică, duce la dispariția anumitor profesii, dar creează simultan cerere pentru noi specializări legate de dezvoltarea, mentenanța și reglementarea etică a IA. Analiștii prognozează că IA va avea cel mai mare impact asupra sectoarelor cu o pondere mare de sarcini cognitive repetitive, cum ar fi procesarea datelor, contabilitatea și o parte din munca de birou.