LEADERSHIP
Original analysis, indices, and benchmarks — the data work that backs the editorial position.
APPLIED AI
Awọn ilana ifihan-iṣẹ n tọju iṣẹ kan bi ikarahun ti o yege ni ayika ohunkohun ti awọn eniyan ṣi n ṣe. Awọn eto onidari-ara-ẹni n lepa ibi-afẹde kan ati pe wọn n fi ọja iṣẹ ti o pari jiṣẹ, nitorinaa iṣẹ iṣakojọpọ...
APPLIED AI
Oluranlọwọ AI kan ṣiṣẹ lori awọn iṣoro meji nipa awọn akójọpọ ti ko ni ilọsiwaju: ariyanjiyan fun iṣoro apapọ-idakeji, ati opin quasipolynomial fun gbogbo gigun ilọsiwaju ti a pinnu. O lo abajade Bloom ati...
APPLIED AI
Ẹ̀dà kejì Foundations of Machine Learning ṣàlàyé kíkọ́ gẹ́gẹ́ bí lílo ìrírí láti ṣe àsọtẹ́lẹ̀ tí ó péye, lẹ́yìn náà ó kọ́ gbogbo ètò-ẹ̀kọ́ yí àwọn ìwọ̀n tí ó pinnu bóyá yóò ṣiṣẹ́ ká: dátà,...
APPLIED AI
Àkójọ àbájáde láti ọ̀dọ̀ àwòṣe inú kan ti OpenAI kan ìṣirò àti sáyẹ́ǹsì kọ̀ǹpútà onímọ̀-ìjìnlẹ̀, àbájáde rẹ̀ tó mú jù sì jẹ́ gangan: a ti mọ agbára asymptotic ti linear program Cohn-Elkies báyìí...
APPLIED AI
Aṣàwárí ìkùnà ìbáramu tí ó ń dáhùn ọ̀pọ̀ ìbéèrè onírúurú nínú ìpè kan ṣoṣo, pẹ̀lú ìṣeéṣe tí a ti ṣàtúnṣe, ń to àwọn ìkùnà dáadáa, ó sì fi ìlọ́po 63 wọ́n ju àwọn olùdíwọ̀n LLM-judge lọ. Ṣùgbọ́n àwọn ìṣeéṣe wọ̀nyẹn kò ṣeé gbé lọ...
APPLIED AI
Ìgbìmọ̀ àkànṣe MIT lórí AI kò ka AI onípilẹ̀ṣẹ̀dá sí ìṣòro irinṣẹ́ tí a lè fi ìlànà kan lẹ̀ mọ́. Ìròyìn rẹ̀ kà á sí ìdánwò ìfúnpá lórí ohun tí ẹ̀kọ́ MIT wà fún.
INFRASTRUCTURE & CRYPTOGRAPHY
Aago núkílíà méjì àkọ́kọ́ tó ń ṣiṣẹ́ dé ní àkókò kan náà, láti ọ̀dọ̀ àwọn ẹgbẹ́ tí kò bá ara wọn ṣètò, kò sì sí èyí tó ju aago átọ́mù tó dára jùlọ lọ. Òmìnira àwọn àbájáde méjèèjì ni òtítọ́ tó ṣe pàtàkì jù, nítorí ó fi hàn...
APPLIED AI
Abala yii n ṣalaye jinlẹ sinu iṣẹ ti [Yilei Chen ⧉][00], ẹni ti o ti ni idagbasoke algorithm kuantum akoko polynomial kan ti o le ni ipa pataki lori lile ti iṣoro mathematiki Learning With Errors (LWE)…
APPLIED AI
Fully Homomorphic Encryption (FHE) ṣèlérí láti tún ààbò data sọ nínú Ìṣowópọ̀ àti Iléeṣẹ́ Ìṣúná. Nípa fífàyègba àwọn ìṣírò lórí data tí a fi pa mọ́, FHE ń ṣe ìdáàbòbò ìpamọ́ lòdì sí…
APPLIED AI
Ìṣepọ̀ ti ṣíṣe ede adayeba ati idanimọ aworan ti yọrí sí ìdàgbàsókè ti Awọn Awoṣe Ede Nla Multimodal (MLLMs). Nínú ìwé wọn, Apple ṣàfihàn MM1, àkójọpọ̀...
