AI для Всех
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами
Главный редактор и по рекламе: @crimeacs
Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Главный редактор и по рекламе: @crimeacs
Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Рэйтынг TGlist
0
0
ТыпПублічны
Вертыфікацыя
Не вертыфікаваныНадзейнасць
Не надзейныРазмяшчэнне
МоваІншая
Дата стварэння каналаApr 29, 2021
Дадана ў TGlist
Oct 06, 2023Прыкрепленая група
Апошнія публікацыі ў групе "AI для Всех"
10.02.202519:43
Пульс влияния ИИ на общество: Экономический Индекс Anthropic
Компания Anthropic объявила о запуске Экономического Индекса Anthropic — инициативы, направленной на изучение влияния ИИ на рынки труда и экономику.
Первый отчет Индекса анализирует миллионы анонимных интеракций на платформе Claude.ai, предоставляя данные о том, как ИИ интегрируется в реальные задачи современной экономики.
Основные выводы отчета:
- ИИ активно используется в задачах разработки программного обеспечения и технического письма.
- Более трети профессий (около 36%) применяют ИИ как минимум в четверти своих задач, тогда как примерно 4% профессий используют его в трех четвертях задач.
- ИИ чаще используется для дополнения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%).
- Применение ИИ более распространено в профессиях со средним и высоким уровнем заработной платы, таких как программисты и дата-сайентисты, и менее — в низко- и высокооплачиваемых ролях.
Anthropic также открывает доступ к данным, которые использовались для составления отчёта
💻 Блог
📝Отчёт
💾 Датасет
Компания Anthropic объявила о запуске Экономического Индекса Anthropic — инициативы, направленной на изучение влияния ИИ на рынки труда и экономику.
Первый отчет Индекса анализирует миллионы анонимных интеракций на платформе Claude.ai, предоставляя данные о том, как ИИ интегрируется в реальные задачи современной экономики.
Основные выводы отчета:
- ИИ активно используется в задачах разработки программного обеспечения и технического письма.
- Более трети профессий (около 36%) применяют ИИ как минимум в четверти своих задач, тогда как примерно 4% профессий используют его в трех четвертях задач.
- ИИ чаще используется для дополнения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%).
- Применение ИИ более распространено в профессиях со средним и высоким уровнем заработной платы, таких как программисты и дата-сайентисты, и менее — в низко- и высокооплачиваемых ролях.
Anthropic также открывает доступ к данным, которые использовались для составления отчёта
💻 Блог
📝Отчёт
💾 Датасет
08.02.202513:57
🌐 Первый международный отчет по безопасности ИИ: ключевые выводы
Отчет подготовлен 100 независимыми экспертами из 33 стран и сфокусирован на трех ключевых вопросах:
- Что может ИИ общего назначения?
- Какие риски с ним связаны?
- Как эти риски можно снизить?
Важно: отчет не дает конкретных политических рекомендаций, а предоставляет научную основу для принятия решений и международного диалога о безопасности продвинутого ИИ.
Ключевые выводы:
📈 Стремительный рост возможностей ИИ: от написания текстов до создания программ и фотореалистичных изображений. Последние модели демонстрируют значительный прогресс в научном мышлении.
🤖 Компании активно инвестируют в разработку ИИ-агентов — систем, способных автономно действовать и планировать с минимальным контролем человека.
⚠️ Уже подтверждены риски: мошенничество, генерация NSFW-контента, предвзятость моделей, проблемы надежности и конфиденциальности.
🎯 Новые угрозы: масштабное влияние на рынок труда, ИИ-хакинг, биологические атаки. Эксперты расходятся в оценках сроков реализации этих рисков — от десятилетий до нескольких лет.
⚖️ Дилемма для регуляторов: выбор между преждевременными ограничениями и риском остаться неподготовленными к резким скачкам в развитии ИИ.
Отчет станет основой для обсуждения на Саммите по ИИ, который пройдет в Париже 10 - 11 февраля
📝Отчёт
Отчет подготовлен 100 независимыми экспертами из 33 стран и сфокусирован на трех ключевых вопросах:
- Что может ИИ общего назначения?
- Какие риски с ним связаны?
- Как эти риски можно снизить?
Важно: отчет не дает конкретных политических рекомендаций, а предоставляет научную основу для принятия решений и международного диалога о безопасности продвинутого ИИ.
Ключевые выводы:
📈 Стремительный рост возможностей ИИ: от написания текстов до создания программ и фотореалистичных изображений. Последние модели демонстрируют значительный прогресс в научном мышлении.
🤖 Компании активно инвестируют в разработку ИИ-агентов — систем, способных автономно действовать и планировать с минимальным контролем человека.
⚠️ Уже подтверждены риски: мошенничество, генерация NSFW-контента, предвзятость моделей, проблемы надежности и конфиденциальности.
🎯 Новые угрозы: масштабное влияние на рынок труда, ИИ-хакинг, биологические атаки. Эксперты расходятся в оценках сроков реализации этих рисков — от десятилетий до нескольких лет.
⚖️ Дилемма для регуляторов: выбор между преждевременными ограничениями и риском остаться неподготовленными к резким скачкам в развитии ИИ.
Отчет станет основой для обсуждения на Саммите по ИИ, который пройдет в Париже 10 - 11 февраля
📝Отчёт
08.02.202505:46
ИИ открыл новый способ считать. Но вы всё равно продолжите пользоваться калькулятором
ИИ должен упростить нашу жизнь, да? Ну так вот, вместо того, чтобы просто запомнить, что 2+2=4, GPT-J делает что-то похожее на тригонометрический ритуал. Он кодирует числа на многомерной спирали, раскладывает в базис косинусов, а сложение выполняет через преобразования, которые нормальный человек даже на экзамене по линалу не вспомнит.
Исследователи попытались разобраться, как LLM складывают числа, и обнаружили, что модели вроде GPT-J-6B кодируют и обнаружили метод, который назвали Clock algorithm, потому что сложение выполняется как сложение углов: через cos(a), cos(b) → cos(a+b) и напоминает сложение углов на циферблате.
Векторные представления чисел исследовали через остаточный поток модели, прогоняя GPT-J-6B на всех числах из диапазона [0,360]. Спектральный анализ показал, что представление разрежено в пространстве Фурье, а главная компонента PCA оказалась линейной. А что у нас такое периодическое и линейное? Спираль!🌀
x = r cos t
y = r sin t
y = c t
Проверили это гипотезу, подбирая параметры спирали для представления каждого числа. Оказалось, что токены, представляющие суммы (a+b), хорошо описываются этой же основой, что говорит о реальном использовании модели такого механизма.
🛠️ Как проверить, что модель действительно так считает?
✔️ Intervention patching: заменили активации слоёв модели на вычисленные вручную спиральные представления и обнаружили, что это почти так же хорошо, как полная подмена слоя! Значит, модель действительно использует эту структуру.
✔️ Разделение ролей между слоями: слои MLP 14-18 формируют спиральное представление (a+b), а слои 19-27 считывают его и поднимают соответствующий токен в логитах.
✔️ Разбор нейронов: используя атрибуционные техники, исследователи выяснили, что активации нейронов MLP тоже следуют периодическим паттернам, что дополнительно подтверждает гипотезу о геликоидальном (спиральном) сложении.
Почему это важно?
Оказывается, вместо того, чтобы просто запоминать суммы, модель самостоятельно выучивает сложную, но универсальную алгоритмическую структуру! Этот же метод ранее встречался в исследованиях модульного сложения в трансформерах, который раньше описывал Neel Nanda. LLM не просто таблицы с вероятностями, а какие-то самоорганизующиеся вычислительные системы.
В любом случае, может, машинное обучение и не всегда дает интуитивно понятные решения, но точно умеет находить красивые и неожиданные пути.
🔗 Источники:
📜 arxiv
📝 Блог
💻 Код
ИИ должен упростить нашу жизнь, да? Ну так вот, вместо того, чтобы просто запомнить, что 2+2=4, GPT-J делает что-то похожее на тригонометрический ритуал. Он кодирует числа на многомерной спирали, раскладывает в базис косинусов, а сложение выполняет через преобразования, которые нормальный человек даже на экзамене по линалу не вспомнит.
Исследователи попытались разобраться, как LLM складывают числа, и обнаружили, что модели вроде GPT-J-6B кодируют и обнаружили метод, который назвали Clock algorithm, потому что сложение выполняется как сложение углов: через cos(a), cos(b) → cos(a+b) и напоминает сложение углов на циферблате.
Векторные представления чисел исследовали через остаточный поток модели, прогоняя GPT-J-6B на всех числах из диапазона [0,360]. Спектральный анализ показал, что представление разрежено в пространстве Фурье, а главная компонента PCA оказалась линейной. А что у нас такое периодическое и линейное? Спираль!🌀
x = r cos t
y = r sin t
y = c t
Проверили это гипотезу, подбирая параметры спирали для представления каждого числа. Оказалось, что токены, представляющие суммы (a+b), хорошо описываются этой же основой, что говорит о реальном использовании модели такого механизма.
🛠️ Как проверить, что модель действительно так считает?
✔️ Intervention patching: заменили активации слоёв модели на вычисленные вручную спиральные представления и обнаружили, что это почти так же хорошо, как полная подмена слоя! Значит, модель действительно использует эту структуру.
✔️ Разделение ролей между слоями: слои MLP 14-18 формируют спиральное представление (a+b), а слои 19-27 считывают его и поднимают соответствующий токен в логитах.
✔️ Разбор нейронов: используя атрибуционные техники, исследователи выяснили, что активации нейронов MLP тоже следуют периодическим паттернам, что дополнительно подтверждает гипотезу о геликоидальном (спиральном) сложении.
Почему это важно?
Оказывается, вместо того, чтобы просто запоминать суммы, модель самостоятельно выучивает сложную, но универсальную алгоритмическую структуру! Этот же метод ранее встречался в исследованиях модульного сложения в трансформерах, который раньше описывал Neel Nanda. LLM не просто таблицы с вероятностями, а какие-то самоорганизующиеся вычислительные системы.
В любом случае, может, машинное обучение и не всегда дает интуитивно понятные решения, но точно умеет находить красивые и неожиданные пути.
🔗 Источники:
📜 arxiv
📝 Блог
💻 Код
04.02.202522:16
Калифорнийский Университет запускает AI-систему: что важно знать 🎓
Калифорнийский государственный университет объявил о внедрении AI во все 23 кампуса. Что это значит на практике:
Основные изменения 📚
• ChatGPT Edu станет доступен для всех студентов и преподавателей – это специальная версия с расширенными возможностями для образования
• Появится единый AI Commons Hub с инструментами для обучения и исследований
• Запускаются программы стажировок с ведущими tech-компаниями
Почему это действительно важно 🔍
1. Масштаб: это крупнейшее внедрение AI в образовании (460 000+ студентов)
2. Практический подход: студенты получают реальные навыки работы с AI, востребованные на рынке
3. Доступность: все инструменты бесплатны для студентов и преподавателей
Интересный факт: сейчас более 50% AI-специалистов в США – иностранцы. CSU планирует изменить эту статистику, готовя местные кадры.
Анонс от CSU
Анонс от OpenAI
Калифорнийский государственный университет объявил о внедрении AI во все 23 кампуса. Что это значит на практике:
Основные изменения 📚
• ChatGPT Edu станет доступен для всех студентов и преподавателей – это специальная версия с расширенными возможностями для образования
• Появится единый AI Commons Hub с инструментами для обучения и исследований
• Запускаются программы стажировок с ведущими tech-компаниями
Почему это действительно важно 🔍
1. Масштаб: это крупнейшее внедрение AI в образовании (460 000+ студентов)
2. Практический подход: студенты получают реальные навыки работы с AI, востребованные на рынке
3. Доступность: все инструменты бесплатны для студентов и преподавателей
Интересный факт: сейчас более 50% AI-специалистов в США – иностранцы. CSU планирует изменить эту статистику, готовя местные кадры.
Анонс от CSU
Анонс от OpenAI
28.01.202512:23
27.01.202520:38
Не змаглі атрымаць доступ
да медыяконтэнту
да медыяконтэнту
26.01.202509:12
25.01.202516:13
24.01.202520:55
21.01.202523:09
18.01.202521:40
17.01.202503:29
09.01.202506:07
09.01.202500:25
08.12.202419:18
🌟 Открыт набор задач для Международной олимпиады школьников по искусственному интеллекту (IOAI 2025)!
Если вы:
- Работаете в сфере ML/AI
- Имеете интересные идеи для олимпиадных задач
- Хотите внести вклад в развитие будущих AI-исследователей
То у вас есть уникальная возможность стать частью этого масштабного образовательного проекта!
🎯 Авторы лучших задач получат приглашение посетить олимпиаду в Китае летом 2025 года.
⏰ Дедлайн подачи задач: 31 января 2025 года
Ваши задачи помогут вдохновить и подготовить новое поколение AI-исследователей. Это шанс войти в историю развития AI-образования!
Подробная информация и помощь по всем вопросам доступны по ссылке. Присоединяйтесь! 🚀
Если вы:
- Работаете в сфере ML/AI
- Имеете интересные идеи для олимпиадных задач
- Хотите внести вклад в развитие будущих AI-исследователей
То у вас есть уникальная возможность стать частью этого масштабного образовательного проекта!
🎯 Авторы лучших задач получат приглашение посетить олимпиаду в Китае летом 2025 года.
⏰ Дедлайн подачи задач: 31 января 2025 года
Ваши задачи помогут вдохновить и подготовить новое поколение AI-исследователей. Это шанс войти в историю развития AI-образования!
Подробная информация и помощь по всем вопросам доступны по ссылке. Присоединяйтесь! 🚀
Рэкорды
12.02.202523:59
14.3K
Падпісчыкаў10.06.202423:59
300
Індэкс цытавання06.06.202423:59
29K
Ахоп 1 паста22.05.202423:59
1.5K
Ахоп рэкламнага паста09.02.202508:02
12.44%
ER08.01.202502:35
25.25%
ERR08.02.202505:46
ИИ открыл новый способ считать. Но вы всё равно продолжите пользоваться калькулятором
ИИ должен упростить нашу жизнь, да? Ну так вот, вместо того, чтобы просто запомнить, что 2+2=4, GPT-J делает что-то похожее на тригонометрический ритуал. Он кодирует числа на многомерной спирали, раскладывает в базис косинусов, а сложение выполняет через преобразования, которые нормальный человек даже на экзамене по линалу не вспомнит.
Исследователи попытались разобраться, как LLM складывают числа, и обнаружили, что модели вроде GPT-J-6B кодируют и обнаружили метод, который назвали Clock algorithm, потому что сложение выполняется как сложение углов: через cos(a), cos(b) → cos(a+b) и напоминает сложение углов на циферблате.
Векторные представления чисел исследовали через остаточный поток модели, прогоняя GPT-J-6B на всех числах из диапазона [0,360]. Спектральный анализ показал, что представление разрежено в пространстве Фурье, а главная компонента PCA оказалась линейной. А что у нас такое периодическое и линейное? Спираль!🌀
x = r cos t
y = r sin t
y = c t
Проверили это гипотезу, подбирая параметры спирали для представления каждого числа. Оказалось, что токены, представляющие суммы (a+b), хорошо описываются этой же основой, что говорит о реальном использовании модели такого механизма.
🛠️ Как проверить, что модель действительно так считает?
✔️ Intervention patching: заменили активации слоёв модели на вычисленные вручную спиральные представления и обнаружили, что это почти так же хорошо, как полная подмена слоя! Значит, модель действительно использует эту структуру.
✔️ Разделение ролей между слоями: слои MLP 14-18 формируют спиральное представление (a+b), а слои 19-27 считывают его и поднимают соответствующий токен в логитах.
✔️ Разбор нейронов: используя атрибуционные техники, исследователи выяснили, что активации нейронов MLP тоже следуют периодическим паттернам, что дополнительно подтверждает гипотезу о геликоидальном (спиральном) сложении.
Почему это важно?
Оказывается, вместо того, чтобы просто запоминать суммы, модель самостоятельно выучивает сложную, но универсальную алгоритмическую структуру! Этот же метод ранее встречался в исследованиях модульного сложения в трансформерах, который раньше описывал Neel Nanda. LLM не просто таблицы с вероятностями, а какие-то самоорганизующиеся вычислительные системы.
В любом случае, может, машинное обучение и не всегда дает интуитивно понятные решения, но точно умеет находить красивые и неожиданные пути.
🔗 Источники:
📜 arxiv
📝 Блог
💻 Код
ИИ должен упростить нашу жизнь, да? Ну так вот, вместо того, чтобы просто запомнить, что 2+2=4, GPT-J делает что-то похожее на тригонометрический ритуал. Он кодирует числа на многомерной спирали, раскладывает в базис косинусов, а сложение выполняет через преобразования, которые нормальный человек даже на экзамене по линалу не вспомнит.
Исследователи попытались разобраться, как LLM складывают числа, и обнаружили, что модели вроде GPT-J-6B кодируют и обнаружили метод, который назвали Clock algorithm, потому что сложение выполняется как сложение углов: через cos(a), cos(b) → cos(a+b) и напоминает сложение углов на циферблате.
Векторные представления чисел исследовали через остаточный поток модели, прогоняя GPT-J-6B на всех числах из диапазона [0,360]. Спектральный анализ показал, что представление разрежено в пространстве Фурье, а главная компонента PCA оказалась линейной. А что у нас такое периодическое и линейное? Спираль!🌀
x = r cos t
y = r sin t
y = c t
Проверили это гипотезу, подбирая параметры спирали для представления каждого числа. Оказалось, что токены, представляющие суммы (a+b), хорошо описываются этой же основой, что говорит о реальном использовании модели такого механизма.
🛠️ Как проверить, что модель действительно так считает?
✔️ Intervention patching: заменили активации слоёв модели на вычисленные вручную спиральные представления и обнаружили, что это почти так же хорошо, как полная подмена слоя! Значит, модель действительно использует эту структуру.
✔️ Разделение ролей между слоями: слои MLP 14-18 формируют спиральное представление (a+b), а слои 19-27 считывают его и поднимают соответствующий токен в логитах.
✔️ Разбор нейронов: используя атрибуционные техники, исследователи выяснили, что активации нейронов MLP тоже следуют периодическим паттернам, что дополнительно подтверждает гипотезу о геликоидальном (спиральном) сложении.
Почему это важно?
Оказывается, вместо того, чтобы просто запоминать суммы, модель самостоятельно выучивает сложную, но универсальную алгоритмическую структуру! Этот же метод ранее встречался в исследованиях модульного сложения в трансформерах, который раньше описывал Neel Nanda. LLM не просто таблицы с вероятностями, а какие-то самоорганизующиеся вычислительные системы.
В любом случае, может, машинное обучение и не всегда дает интуитивно понятные решения, но точно умеет находить красивые и неожиданные пути.
🔗 Источники:
📜 arxiv
📝 Блог
💻 Код
27.01.202520:38
25.01.202516:13
10.02.202519:43
Пульс влияния ИИ на общество: Экономический Индекс Anthropic
Компания Anthropic объявила о запуске Экономического Индекса Anthropic — инициативы, направленной на изучение влияния ИИ на рынки труда и экономику.
Первый отчет Индекса анализирует миллионы анонимных интеракций на платформе Claude.ai, предоставляя данные о том, как ИИ интегрируется в реальные задачи современной экономики.
Основные выводы отчета:
- ИИ активно используется в задачах разработки программного обеспечения и технического письма.
- Более трети профессий (около 36%) применяют ИИ как минимум в четверти своих задач, тогда как примерно 4% профессий используют его в трех четвертях задач.
- ИИ чаще используется для дополнения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%).
- Применение ИИ более распространено в профессиях со средним и высоким уровнем заработной платы, таких как программисты и дата-сайентисты, и менее — в низко- и высокооплачиваемых ролях.
Anthropic также открывает доступ к данным, которые использовались для составления отчёта
💻 Блог
📝Отчёт
💾 Датасет
Компания Anthropic объявила о запуске Экономического Индекса Anthropic — инициативы, направленной на изучение влияния ИИ на рынки труда и экономику.
Первый отчет Индекса анализирует миллионы анонимных интеракций на платформе Claude.ai, предоставляя данные о том, как ИИ интегрируется в реальные задачи современной экономики.
Основные выводы отчета:
- ИИ активно используется в задачах разработки программного обеспечения и технического письма.
- Более трети профессий (около 36%) применяют ИИ как минимум в четверти своих задач, тогда как примерно 4% профессий используют его в трех четвертях задач.
- ИИ чаще используется для дополнения человеческих возможностей (57%), чем для полной автоматизации задач (43%).
- Применение ИИ более распространено в профессиях со средним и высоким уровнем заработной платы, таких как программисты и дата-сайентисты, и менее — в низко- и высокооплачиваемых ролях.
Anthropic также открывает доступ к данным, которые использовались для составления отчёта
💻 Блог
📝Отчёт
💾 Датасет
08.02.202513:57
🌐 Первый международный отчет по безопасности ИИ: ключевые выводы
Отчет подготовлен 100 независимыми экспертами из 33 стран и сфокусирован на трех ключевых вопросах:
- Что может ИИ общего назначения?
- Какие риски с ним связаны?
- Как эти риски можно снизить?
Важно: отчет не дает конкретных политических рекомендаций, а предоставляет научную основу для принятия решений и международного диалога о безопасности продвинутого ИИ.
Ключевые выводы:
📈 Стремительный рост возможностей ИИ: от написания текстов до создания программ и фотореалистичных изображений. Последние модели демонстрируют значительный прогресс в научном мышлении.
🤖 Компании активно инвестируют в разработку ИИ-агентов — систем, способных автономно действовать и планировать с минимальным контролем человека.
⚠️ Уже подтверждены риски: мошенничество, генерация NSFW-контента, предвзятость моделей, проблемы надежности и конфиденциальности.
🎯 Новые угрозы: масштабное влияние на рынок труда, ИИ-хакинг, биологические атаки. Эксперты расходятся в оценках сроков реализации этих рисков — от десятилетий до нескольких лет.
⚖️ Дилемма для регуляторов: выбор между преждевременными ограничениями и риском остаться неподготовленными к резким скачкам в развитии ИИ.
Отчет станет основой для обсуждения на Саммите по ИИ, который пройдет в Париже 10 - 11 февраля
📝Отчёт
Отчет подготовлен 100 независимыми экспертами из 33 стран и сфокусирован на трех ключевых вопросах:
- Что может ИИ общего назначения?
- Какие риски с ним связаны?
- Как эти риски можно снизить?
Важно: отчет не дает конкретных политических рекомендаций, а предоставляет научную основу для принятия решений и международного диалога о безопасности продвинутого ИИ.
Ключевые выводы:
📈 Стремительный рост возможностей ИИ: от написания текстов до создания программ и фотореалистичных изображений. Последние модели демонстрируют значительный прогресс в научном мышлении.
🤖 Компании активно инвестируют в разработку ИИ-агентов — систем, способных автономно действовать и планировать с минимальным контролем человека.
⚠️ Уже подтверждены риски: мошенничество, генерация NSFW-контента, предвзятость моделей, проблемы надежности и конфиденциальности.
🎯 Новые угрозы: масштабное влияние на рынок труда, ИИ-хакинг, биологические атаки. Эксперты расходятся в оценках сроков реализации этих рисков — от десятилетий до нескольких лет.
⚖️ Дилемма для регуляторов: выбор между преждевременными ограничениями и риском остаться неподготовленными к резким скачкам в развитии ИИ.
Отчет станет основой для обсуждения на Саммите по ИИ, который пройдет в Париже 10 - 11 февраля
📝Отчёт
04.02.202522:16
Калифорнийский Университет запускает AI-систему: что важно знать 🎓
Калифорнийский государственный университет объявил о внедрении AI во все 23 кампуса. Что это значит на практике:
Основные изменения 📚
• ChatGPT Edu станет доступен для всех студентов и преподавателей – это специальная версия с расширенными возможностями для образования
• Появится единый AI Commons Hub с инструментами для обучения и исследований
• Запускаются программы стажировок с ведущими tech-компаниями
Почему это действительно важно 🔍
1. Масштаб: это крупнейшее внедрение AI в образовании (460 000+ студентов)
2. Практический подход: студенты получают реальные навыки работы с AI, востребованные на рынке
3. Доступность: все инструменты бесплатны для студентов и преподавателей
Интересный факт: сейчас более 50% AI-специалистов в США – иностранцы. CSU планирует изменить эту статистику, готовя местные кадры.
Анонс от CSU
Анонс от OpenAI
Калифорнийский государственный университет объявил о внедрении AI во все 23 кампуса. Что это значит на практике:
Основные изменения 📚
• ChatGPT Edu станет доступен для всех студентов и преподавателей – это специальная версия с расширенными возможностями для образования
• Появится единый AI Commons Hub с инструментами для обучения и исследований
• Запускаются программы стажировок с ведущими tech-компаниями
Почему это действительно важно 🔍
1. Масштаб: это крупнейшее внедрение AI в образовании (460 000+ студентов)
2. Практический подход: студенты получают реальные навыки работы с AI, востребованные на рынке
3. Доступность: все инструменты бесплатны для студентов и преподавателей
Интересный факт: сейчас более 50% AI-специалистов в США – иностранцы. CSU планирует изменить эту статистику, готовя местные кадры.
Анонс от CSU
Анонс от OpenAI
Увайдзіце, каб разблакаваць больш функцый.
