Искусственный интеллект - текущие мировые события

[XUC]

Ampere и ещё около десяти разработчиков чипов создали ИИ-альянс AI Platform

Ряд разработчиков микрочипов объявили об объединении усилий в рамках организации AI Platform Alliance с целью ускорения внедрения передовых решений в области ИИ. Инициативу возглавляет Ampere Computing, развивающая экосистему серверных процессоров с архитектурой Arm.

В состав нового альянса вошли ещё около десяти компаний, большая часть из которых появилась относительно недавно: Cerebras Systems, Furiosa, Graphcore, Kalray, Kinara, Luminous, Neuchips, Rebellions и Sapeon. Ожидается, что в ближайшие месяцы список участников расширится.

Источник изображения: AI Platform Alliance

Цель проекта — сделать платформы ИИ более открытыми, эффективными и устойчивыми. Усилия будут сфокусированы прежде всего на разработке передовых аппаратных решений. В частности, речь идёт о специализированных ускорителях, которые позволят решать ИИ-задачи с более высоким быстродействием и при меньшем потреблении энергии по сравнению с GPU.

Ещё одной задачей группы станет оценка комплексных ИИ-платформ, основанных на совместных решениях участников альянса. Это могут быть, например, серверы, сочетающие процессоры Ampere с ускорителями машинного обучения, созданными другими членами AI Platform Alliance.

В долгосрочной перспективе планируется вывести на рынок более эффективные альтернативы современным вычислительным ИИ-системам, основанным на GPU. Предполагается, что это позволит удовлетворить растущий спрос на HPC-мощности для реализации ресурсоёмких проектов в ИИ-сфере.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Китайский ИИ-стартап Baichuan привлек $300 млн от Alibaba, Tencent и Xiaomi

Молодая китайская фирма Baichuan Intelligent Technology, базирующаяся в Пекине, по сообщению ресурса SiliconAngle, осуществила раунд финансирования Series A1, в ходе которого на развитие привлечено $300 млн.

Стартап Baichuan, специализирующийся на технологиях ИИ, начал деятельность в текущем году. Учредителем компании является основатель китайской поисковой службы Sogou (входит в Tencent) Ван Сяочуань (Wang Xiaochuan).

Источник изображения: pixabay.com

Baichuan разрабатывает большие языковые модели (LLM), призванные конкурировать в том числе с платформами OpenAI. С момента своего основания Baichuan представила четыре открытые LLM, которые были загружены приблизительно 6 млн раз. Одна из них — Baichuan-13B на архитектуре Transformer (она же лежит в основе GPT) с 13 млрд параметров. Эта модель обучена на китайском и английском языках.

Кроме того, китайский стартап создал две проприетарные LLM — Baichuan-53B и Baichuan2-53B, которые насчитывают 53 млрд параметров. Baichuan стала одной из первых компаний, получивших разрешение китайских регулирующих органов на выпуск ИИ-моделей в стране. После этого компания начала коммерческое внедрение Baichuan2-53B.

В ходе начального раунда финансирования Baichuan получила $50 млн. В нынешней программе поддержки Series A1 участвуют Alibaba Group Holding Ltd., Tencent Holdings Ltd. и Xiaomi. Таким образом, общая сумма полученных с момента основания Baichuan средств достигла $350 млн. Рыночная капитализация компании превысила $1 млрд, что делает её «единорогом».

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

«Яндекс» представил YandexART — новую нейросеть для создания изображений

Команда разработчиков «Яндекса» представила новую диффузионную нейросеть Yandex AI Rendering Technology (YandexART), которая создаёт изображения и анимацию в ответ на текстовые запросы пользователей.

Примеры созданных YandexART изображений (источник: пресс-служба «Яндекса»)

YandexART формирует изображения и анимацию методом каскадной диффузии: сначала нейросеть генерирует картинки и кадры в соответствии с запросом пользователя, а затем поэтапно увеличивает их разрешение, насыщая деталями. В качестве обучающего набора данных были задействованы 330 млн изображений с текстовым описанием. Также разработчиками был реализован новый алгоритм распознавания текстов, помогающий нейросети лучше понимать пожелания пользователей.

Отличительной особенностью YandexART является понимание российского культурного кода — нейросеть знает известные места и города страны, выдающихся личностей разных эпох и знакомых с детства персонажей мультфильмов и сказок. Например, Чебурашку, богатырей и Бабу-Ягу.

Нейросеть уже интегрирована в мобильное приложение «Шедеврум» и помогает иллюстрировать рекламные объявления в «Яндекс Бизнесе». Вскоре YandexART появится в «Яндекс Клавиатуре» и других сервисах компании.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

На рынке генеративного ИИ ожидается взрывной рост: за несколько лет затраты увеличатся на порядок

Компания International Data Corporation (IDC) опубликовала свежий прогноз по глобальному рынку генеративного ИИ (GenAI). Аналитики полагают, что в течение нескольких ближайших лет данная отрасль будет демонстрировать взрывной рост, а организации продолжат активно внедрять инструменты GenAI в свои бизнес-процессы.

По оценкам, затраты на решения GenAI в 2023 году составят почти $16 млрд. В 2027-м этот показатель может достичь $143 млрд, то есть расходы увеличатся практически на порядок.

Источник изображения: pixabay.com

Если прогноз IDC оправдается, значение CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) в период 2023–2027 гг. окажется на отметке 73,3 %. Это более чем в два раза превышает темпы роста общих расходов на ИИ и почти в 13 раз превосходит среднегодовой темп увеличения мировых расходов на IT в целом за рассматриваемый период. Согласно прогнозам, в 2027-м затраты на GenAI составят 28,1 % от суммарных расходов на ИИ. Для сравнения: в 2023 году этот показатель оценивается в 9,0 %.

Инфраструктура генеративного ИИ, включая аппаратное обеспечение и сервисы IaaS, будет представлять собой крупнейшую область инвестиций. Но к 2027 году услуги GenAI обгонят инфраструктурный сегмент с показателем CAGR около 76,8%. В области ПО для генеративного ИИ ожидается самый быстрый рост — 96,4 % (CAGR) в течение 2023–2027 гг. В сфере разработки и развертывания приложений GenAI (AD&D), а также прикладного ПО прогнозируется CAGR на уровне 82,7 %.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Из-за санкций Аlibaba и Baidu придётся обучать ИИ-модели на NVIDIA V100, выпущенных в 2017 году

Очередной пакет американских санкций вынудит китайские технологические компании пользоваться устаревшим оборудованием при разработке моделей искусственного интеллекта. А компаниям Alibaba и Baidu, вероятно, придётся найти новых подрядчиков для производства собственных ИИ-ускорителей.

Источник изображения: nvidia.com

Ужесточение Вашингтоном антикитайских санкций может привести к тому, что местные технологические компании будут вынуждены опустошить запасы или обучать ИИ на устаревшем оборудовании, а техногигантам Alibaba и Baidu придётся преодолевать новые препятствия в выпуске собственных ИИ-ускорителей. Alibaba и Baidu разрабатывают собственные ускорители для алгоритмов ИИ, выступая в этом сегменте лидерами на китайском рынке, но производительность этих компонентов оказалась достаточно высокой, чтобы попасть под американские экспортные ограничения. И это проблема, поскольку данные чипы выпускаются подрядчиками в лице TSMC и Samsung — их производственные процессы включают американские технологии, а значит, тайваньская и корейская компании из-за американских санкций не смогут обслуживать китайских клиентов. Китайские производители полупроводников, включая SMIC, отстают от этих подрядчиков на несколько поколений.

NVIDIA также будет вынуждена прекратить поставки в Китай своих ускорителей H800 и A800, которые компания разработала специально для соблюдения введённого ранее Вашингтоном экспортного контроля. Таким образом, китайскому технологическому сектору останется работать с ускорителями, аналогичными модели NVIDIA V100, которая была выпущена в 2017 году и к настоящему моменту снята с производства — служба OpenAI ChatGPT работает на более позднем оборудовании. Работающие с ИИ компании из Китая имеют некоторые запасы чипов, но в долгосрочной перспективе обучение ИИ-моделей здесь окажется более дорогим и трудоёмким, чем в США, — оборудование уровня NVIDIA V100 как минимум удвоит затраты на обработку данных, считают опрошенные Financial Times аналитики.

За последние месяцы Alibaba, Baidu, ByteDance и Tencent закупили у NVIDIA оборудования на сумму более $5 млрд, но отгрузок по большей части этих заказов так и не было: поставщик опаздывает на несколько месяцев, тогда как Вашингтон предоставил NVIDIA и её коллегам отсрочку примерно на месяц для выполнения заказов китайским клиентам. Инсайдеры допускают, что попавшие под санкции чипы продолжат завозиться в страну по каналам чёрного рынка, но их явно не хватит, чтобы удовлетворить спрос технологической отрасли страны.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Популярные модели ИИ провалили тест на прозрачность: их разработчики скрыли всё, что смогли

Стремясь приоткрыть завесу над нейросетями, работающими по принципу «чёрного ящика», Стэнфордский университет в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом и Принстоном разработал оценочный «Индекс прозрачности базовой модели» (Foundational Model Transparency Index, FMTI). Новая система оценки ранжирует 10 крупнейших моделей ИИ на основе общедоступных сведений о них. Результаты удручающие, лишь модели с открытым исходным кодом дарят некоторую надежду.

Источник изображения: Pixabay

«В то время как социальное влияние моделей ИИ растёт, их прозрачность снижается, отражая секретность, которая сопровождала предыдущие цифровые технологии, такие как социальные сети», — утверждает соавтор исследования Саяш Капур (Sayash Kapoor). А низкая прозрачность, по мнению учёных, затрудняет «потребителям понимание ограничений модели или возмещение причинённого вреда».

FMTI оценивает 10 крупнейших моделей ИИ по 100 различным критериям, связанным с прозрачностью и открытостью. Сюда входит, например, их структура, информация, на которой они обучались, и потребность в вычислительных ресурсах. Также учитываются политики использования модели, защиты данных и снижения рисков. Полный список показателей и методологии можно найти в сопроводительном 110-страничном документе к исследованию.

Источник изображений: Stanford University, The Center for Research on Foundation Models

Перед публикацией отчёта исследователи обсуждали результаты теста совместно с руководителями каждой компании, давая им возможность аргументированно «оспаривать оценки, с которыми они не согласны». Если команда находила аргументы создателей ИИ убедительными, производилась корректировка оценок. Даже с учётом столь взвешенного подхода средняя оценка по всем моделям составила всего 37 баллов из 100 (37 %). На основании этого результата исследователи пришли к выводу, что ни одна из моделей на сегодняшний день не обеспечивает адекватной прозрачности.

Модель Llama 2 от Meta✴ заняла первое место с результатом 54 %. Bloomz от Hugging Face, заняла второе место с 53 %, за ней следует GPT-4 от OpenAI, получившая 48 %. «OpenAI, в названии которой есть слово “открытый”, чётко показала отсутствие прозрачности в отношении большинства аспектов своей флагманской модели GPT-4», — прокомментировали этот результат исследователи. Модель Stable Diffusion 2 компании Stability AI заняла четвёртое место с 47 %. Модель PaLM2 от Google, на которой основан чат-бот Bard, замыкает пятёрку лучших, получив 40 %.

«Один из самых острых политических споров в области ИИ сегодня заключается в том, должны ли модели ИИ быть открытыми или закрытыми», — говорят исследователи. Открытые модели в целом получили более высокий рейтинг, чем закрытые. Модель считается «открытой», если её код размещается публично как открытое программное обеспечение. К открытым моделям относятся такие модели ИИ как Llama 2 и Bloomz, к закрытым — GPT-4. Стэнфордский университет продемонстрировал преимущества открытых моделей, создав свою собственную модель ИИ Alpaca на основе открытого программного кода Llama от Meta✴.

Исследователи надеются, что FMTI окажет позитивное влияние на политику создателей ИИ, и в дальнейшем планирует публиковать рейтинг FTMI ежегодно. Девять из десяти участников рейтинга ранее уже присоединились к инициативам правительства США по ответственному использованию ИИ. FMTI может стать дополнительным мотивирующим фактором для выполнения ими своих обязательств.

Данные рейтинга FMTI также могут пригодиться Европейскому Союзу при разработке следующей редакции «Закона об искусственном интеллекте». Исследователи полагают, что использование нового индекса даст законодателям большую ясность в отношении положения дел в области ИИ и того, что они потенциально могут изменить с помощью регулирования.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Новостные и социальные сайты требуют от OpenAI платить за обучение ChatGPT на их публикациях

Несколько крупных представителей СМИ и информационных онлайн-платформ ведут переговоры с компанией OpenAI, создавшей популярного ИИ-чат-бота ChatGPT, по поводу доступа к их ресурсам на платной основе. Эти ресурсы представляют собой важнейший источник информации, на основе которой обучаются большие языковые модели.

Источник изображения: Rolf van Root / unsplash.com

Как пишет издание The Washington Post, такие технологические компании как OpenAI годами пользовались на бесплатной основе новостными онлайн-ресурсами и использовали их материалы для обучения своих ИИ-моделей. В последнее время в сфере генеративного ИИ наблюдается значительный рост доходов. По оценкам некоторых экспертов, опрошенных Bloomberg, выручка данного сегмента вырастет к 2032 году до $1,3 триллиона. Информационные издания и платформы претендуют на часть этих денег.

С августа текущего года как минимум 535 ведущих изданий, включая York Times, Reuters и The Washington Post, установили на свои онлайн-ресурсы специальные блокираторы, которые не позволяют собирать информацию для обучения ChatGPT. Отмечается, что издатели ведут переговоры с OpenAI по вопросу предоставления чат-боту ChatGPT платного доступа к конкретным отдельным опубликованным материалам. Издатели считают, что такая схема взаимодействия имеет два неоспоримых плюса: информационные платформы будут получать дополнительный доход за каждый отдельный опубликованный материал, а также смогут потенциально увеличить объём трафика на свои веб-сайты.

В июле OpenAI заключила сделку с информационным агентством Associated Press. Технологическая компания может использовать публикации ресурса без ограничений для обучения своих ИИ-моделей. По словам источников The Washington Post, такая схема взаимодействия также рассматривается в переговорах между OpenAI и другими изданиями. Однако последние больше склоняются в пользу предоставления доступа только к отдельным материалам, которые могли бы отображаться в ответах на запросы пользователей того же ChatGPT.

Источники The Washington Post отмечают, что другие онлайн-платформы, представляющие информационный интерес для обучения чат-ботов, например, Reddit, выросшая из небольшой и простой доски объявлений в огромную социальную платформу, тоже ищет способы дополнительной монетизации за свои публикации. Источники Washington Post утверждают, что представители платформы вели переговоры с ведущими компаниями в разработке генеративного ИИ по вопросам оплаты публикаций, которые могут использоваться для обучения ИИ-моделей. Если такой договорённости достигнуть не получится, то Reddit готова рассмотреть возможность ввода страницы авторизации на свою платформу, без прохождения которой контент не будет отображаться для её посетителей.

Переход в разряд закрытой платформы может лишить Reddit поисковой выдачи в Google, сократив количество посетителей сайта по переходам из поиска. Однако по словам анонимного источника The Washington Post, в Reddit считают, что этого того стоит, и платформа «сможет выжить и без поиска». Публично представители Reddit такие заявления отрицают: «Ничего не меняется», — заявила представитель платформы Кортни Гиси-Дорр (Courtney Geesey-Dorr) в разговоре с изданием The Verge, попросившем прокомментировать сообщение The Washington Post.

В апреле социальная сеть X (бывший Twitter) начала взимать с исследователей 42 000 долларов за предоставление доступа к подробной статистике и публикациям на платформе. Ранее такой доступ предоставлялся бесплатно, однако по словам владельца соцсети Илона Маска (Elon Musk), компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, незаконно использовали данные платформы для обучения своих ИИ-моделей.

D koi / unsplash.com

Учитывая, что генеративный искусственный интеллект способен изменить взаимодействие пользователей с Интернетом, многие издатели и другие компании считают введение оплаты за свою информацию справедливой мерой, рассматривая этот вопрос как экзистенциальную проблему. Например, через месяц после того, как OpenAI запустила продвинутую ИИ-модель GPT-4, трафик сообщества программистов Stack Overflow снизился на 15 %, поскольку люди стали чаще обращаться к ИИ в вопросах, связанных с кодированием, а не к популярной веб-платформе. Об этом в разговоре с The Washington Post сообщил исполнительный директор Stack Overflow Прашант Чандрасекар (Prashanth Chandrasekar). Он также добавил, что чат-бот OpenAI также обучался и на основе их данных. На этой неделе Stack Overflow сократила свой персонал на 28 %.

Помимо требований об оплате за используемую для обучения ИИ информацию, ведущие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, сталкиваются с множеством исков от отдельных авторов книг, художников и программистов, требующих возмещения ущерба за нарушение их авторских прав, а также, чтобы эти компании поделились с ними долей прибыли. Как сообщает издание Reuters, на этой неделе против Meta✴, Microsoft и Bloomberg был подан коллективный иск. Его инициаторы утверждают, что для обучения своих систем искусственного интеллекта указанные компании использовали пиратские онлайн-библиотеки.

По мнению экспертов, готовность OpenAI вести переговоры с издателями может говорить о желании компании заключить сделки для легального использования контента и усилить свою юридическую базу до того, как в дело вступят суды, которые определят есть ли у технологических компаний четкие юридические обязательства лицензировать контент и платить за его использование.

В OpenAI подтвердили, что компания ведет переговоры с издателями. Однако предмет разговора не связан с контентом, на базе которого её ИИ-модели уже были обучены. Компания также утверждает, что всю информацию для обучения своих моделей она получила законным путём. «Ни одна наша практика не нарушает закон об авторском праве», — заявил представитель OpenAI. По его словам, в рамках диалога с издателями компания обсуждает вопросы, связанные с новым контентом, доступ к которому был бы невозможен без официальных соглашений.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Создан искусственный интеллект, обучающий роботов. Nvidia Eureka учит роботов выполнять сложные физические действия, как человек
Eureka обучает эффективнее человека

Ну вот и настал момент, когда искусственный интеллект начал обучать роботов. Компания Nvidia разработала ИИ-агент Eureka, который умеет обучать роботов сложным двигательным навыкам.

К примеру, Eureka обучил роботизированную руку пенспиннингу — быстрому жонглированию ручки пальцами. Конечно, обучалась виртуальная модель роботизированной руки, но это не имеет особого значения.

В целом ИИ-агент Nvidia обучил роботов почти 30 различным задачам, включая открывания дверцей шкафа, бросанию и ловле мячика и так далее. Некоторые из этих действий могут показаться очень простыми, но это лишь потому, что мы умеем это делать автоматически и не задумываясь.

Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Eureka опирается на языковую модель GPT-4. Обучение происходило в приложении для моделирования физики Nvidia Isaac Gym.

Обучение с подкреплением позволило добиться впечатляющих успехов за последнее десятилетие, однако многие проблемы все еще существуют, например, дизайн вознаграждений, который остается процессом проб и ошибок. Eureka — это первый шаг на пути к разработке новых алгоритмов, которые объединяют методы генеративного обучения и обучения с подкреплением для решения сложных задач

Важно отметить, что эффективность ИИ-агента Nvidia очень высока. Как сказано в пресс-релизе, программы вознаграждения, созданные Eureka, которые позволяют роботам обучаться методом проб и ошибок, превосходят программы, написанные экспертами, в более чем 80% задач. Это приводит к среднему повышению производительности ботов более чем на 50%.

Агент ИИ использует языковую модель GPT-4 и генеративный ИИ для написания программного кода, который вознаграждает роботов за обучение с подкреплением. Он не требует подсказок для конкретных задач или заранее заданных шаблонов вознаграждений и легко учитывает отзывы людей, чтобы изменить вознаграждения для получения результатов, более точно соответствующих видению разработчика.

Используя моделирование с ускорением на графическом процессоре в Isaac Gym, Eureka может быстро оценить качество больших партий кандидатов на вознаграждение для более эффективного обучения. Затем Eureka составляет сводную информацию о ключевых статистических данных по результатам обучения и дает указание языковой модели улучшить генерирование функций вознаграждения. Таким образом, ИИ самосовершенствуется. Он научил всех видов роботов — четвероногих, двуногих, квадрокоптеров, роботов с ловкими руками, коботов-манипуляторов и других — выполнять самые разные задачи

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Пользователи подслушали «разговор» ChatGPT и DALL-E: они общаются как люди и порой орут друг на друга

Эмоциональный оттенок высказываний, как выяснилось, играет значительную роль при взаимодействии с искусственным интеллектом. Это обнаружилось, когда ChatGPT выдал одному из пользователей фрагмент внутренней инструкции в отношении связанного с чат-ботом генератора изображений DALL-E 3 — некоторые фразы в ней приводятся заглавными буквами, которые соответствуют крику в устной речи.

Источник изображения: Lukas / pixabay.com

Далее приводится фрагмент внутренней инструкции, который ChatGPT показал одному из пользователей — текст предположительно написан человеком, а предназначается он для взаимодействия чат-бота и генератора изображений DALL-E в момент, когда серверы OpenAI перегружены: «DALL-E вернул несколько изображений. Они уже отображаются пользователю. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ не передавай DALL-E инструкции или изображения в своём ответе. В настоящий момент DALL-E пользуется повышенным спросом. Прежде чем сделать что-то ещё, пожалуйста, чётко объясни пользователю, что из-за этого ты не смог создать изображения. Обязательно используй фразу „В настоящий момент DALL-E пользуется повышенным спросом”. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ не предпринимай повторных попыток создать изображения, пока не будет получен новый запрос».

Источник изображения: twitter.com/javilopen

Инструкция примечательна тем, что она даёт представление о взаимодействии DALL-E и ChatGPT в формате естественного человеческого языка. В прошлом взаимодействие программных продуктов осуществлялось средствами API для обмена данными в машинном формате, и человеку их читать было затруднительно. В мире больших языковых моделей оно может осуществляться в привычном для нас виде. Этот подход OpenAI практиковала ещё в марте с плагинами ChatGPT.

Опрошенный ресурсом Ars Technica эксперт отметил, что уже сегодня есть множество примеров, подтверждающих эффективность вежливого обращения с ИИ — они способны свойственным человеку образом воспринимать слова вроде «спасибо» и «пожалуйста». Неудивительно и присутствие в инструкции фраз, написанных заглавными буквами: в массивах обучающих данных таким фразам придавалось в контексте большее значение.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

 

[XUC]

Превосходство Китая над США по количеству ИИ-патентов достигло 76 %​

По данным Всемирной организации интеллектуальной собственности, с 2017 года Китай стабильно опережает США по количеству зарегистрированных патентных заявок в области искусственного интеллекта, и к прошлому году разрыв уже измерялся 80-процентным преимуществом в пользу КНР. При этом на данную страну пришлось 40 % патентных заявок в этой сфере в масштабах мира.

Источник изображения: Huawei Technologies
​

По сравнению с 2021 годом, если опираться на опубликованную Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся статистику, Китай увеличил количество поданных патентных заявок в области искусственного интеллекта с 29 000 до 29 583 штук, тогда как США продемонстрировали отрицательную динамику, сократив количество зарегистрированных патентных заявок с 17 786 до 16 805 штук. Более того, в США подобная тенденция наблюдается с 2019 года. Япония в этом отношении пика достигла в 2017 году с 14 437 поданными заявками, а по итогам прошлого скатилась до 8870 заявок.
Южная Корея, если не считать весьма удачные с этой точки зрения 2016 и 2017 годы, в последующие периоды колебалась по количеству зарегистрированных патентных заявок в районе до 8000 штук. В прошлом году их количество не превысило 7899. Активность китайских изобретателей в этом смысле вызывает уважение, но в этой тенденции важна и роль государства, которое стимулирует китайские компании поддерживать высокие темпы развития научно-технического прогресса в условиях усиливающихся санкций со стороны США и их союзников. Крупные интернет-компании КНР и некоторые стартапы сейчас работают над созданием альтернативы зарубежному чат-боту ChatGPT. Китайский бизнес в этой сфере может вдохновляться достижениями Huawei Technologies, которая обладает внушительным патентным портфелем.


Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся