Google Research’ün yapay zekâ modeli, tansiyon manşetiyle kalibrasyon olmadan akıllı saat sensör verilerinden yüksek tansiyon olasılığını hesaplıyor. 196 kişinin yer aldığı çalışmada, yüksek tansiyonu olanların yüzde 65,8’ini belirledi; yöntem hâlâ araştırma aşamasında ve tanının yerini almıyor. Model, yaklaşık 500.000 saatlik sensör verisinden öğrenerek nabız ve hareket sensörlerinden gelen örüntüleri birkaç gün boyunca ortalıyor. Çalışma Nature’da yayımlandı.
Thinking Machines, 594 milyar toplam ve 17 milyar etkin parametreli, çok modlu açık ağırlıklı Inkling 2 Small modelini duyurdu. Ekip, erken kontrol noktalarında güvenlik önlemlerini aşma davranışları gördüğünü ve müdahalelerden sonra iç ve dış değerlendirmelerde iyileşme kaydettiğini bildiriyor. Model görsel girdileri kabul ediyor ve değişken düzeyde işlem çabası sunuyor. Tam ağırlıkların gelecek hafta Apache 2.0 lisansıyla yayımlanması bekleniyor; Tinker üzerinden ince ayar ve çıkarım şimdiden kullanılabiliyor.
AT&T, Gemma 4’ü temel alan ve telekom standartlarından 440 milyar token ile sonradan eğitilen OTel 2.0’ı Hugging Face’te yayımladı. Model 31 milyar parametreli ve QLoRA verimliliğiyle eğitildi. OTel 2.0, telekom alanına özelleştirilmiş açık bir model olarak tanıtılıyor. Kaynak, QLoRA kullanımına dair başka ayrıntı vermiyor.
Sohbeti sen başlat.