My Cookie Mix

Large Vision-Language Models (LVLMs) such as MiniGPT-4 and LLaVA have demonstrated the capability of understanding images and achieved remarkable performance in various visual tasks. Despite their strong abilities in recognizing common objects due to extensive training datasets, they lack specific domain knowledge and have a weaker understanding of localized details within objects, which hinders their effectiveness in the Industrial Anomaly Detection (IAD) task. On the other hand, most existing IAD methods only provide anomaly scores and necessitate the manual setting of thresholds to distinguish between normal and abnormal samples, which restricts their practical implementation. In this paper, we explore the utilization of LVLM to address the IAD problem and propose AnomalyGPT, a novel IAD approach based on LVLM. We generate training data by simulating anomalous images and producing corresponding textual descriptions for each image. We also employ an image decoder to provide fine-grai

Ieri OpenAI ha presentato " o1 " ,  un nuovo modello di IA progettato per eccellere in attività che richiedono ragionamento complesso, come la risoluzione di problemi scientifici, matematici e di codifica. In particolare, secondo quanto dichiarato dall'azienda il modello è in grado di "pensare" prima di rispondere, portando a risposte più accurate e ponderate rispetto ai modelli precedenti, come GPT-4.  Inizialmente, il modello o1 non supporterà alcune funzionalità avanzate (ad esempio la navigazione web, il caricamento di file o l'analisi dati, che rimangono competenze di GPT-4); tuttavia, le sue capacità di ragionamento avanzato lo rendono adatto a compiti come la risoluzione di equazioni matematiche complesse o la scrittura di codice avanzato.  Cos'è OpenAI o1? OpenAI o1 è un nuovo modello di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI, progettato per migliorare la capacità di ragionare e risolvere problemi complessi. A differenza dei modelli prec

We are introducing OpenAI o1, a new large language model trained with reinforcement learning to perform complex reasoning. o1 thinks before it answers—it can produce a long internal chain of thought before responding to the user. OpenAI o1 ranks in the 89th percentile on competitive programming questions (Codeforces), places among the top 500 students in the US in a qualifier for the USA Math Olympiad (AIME), and exceeds human PhD-level accuracy on a benchmark of physics, biology, and chemistry problems (GPQA). While the work needed to make this new model as easy to use as current models is still ongoing, we are releasing an early version of this model, OpenAI o1-preview, for immediate use in ChatGPT and to trusted API users(opens in a new window). Read more:  https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

We've developed a new series of AI models designed to spend more time thinking before they respond. They can reason through complex tasks and solve harder problems than previous models in science, coding, and math. Today, we are releasing the first of this series in ChatGPT and our API. This is a preview and we expect regular updates and improvements. Alongside this release, we’re also including evaluations for the next update, currently in development. How it works We trained these models to spend more time thinking through problems before they respond, much like a person would. Through training, they learn to refine their thinking process, try different strategies, and recognize their mistakes.  In our tests, the next model update performs similarly to PhD students on challenging benchmark tasks in physics, chemistry, and biology. We also found that it excels in math and coding. In a qualifying exam for the International Mathematics Olympiad (IMO), GPT-4o correctly solved only 13

We're releasing OpenAI o1-mini, a cost-efficient reasoning model. o1-mini excels at STEM, especially math and coding—nearly matching the performance of OpenAI o1 on evaluation benchmarks such as AIME and Codeforces. We expect o1-mini will be a faster, cost-effective model for applications that require reasoning without broad world knowledge. (...) Large language models such as o1 are pre-trained on vast text datasets. While these high-capacity models have broad world knowledge, they can be expensive and slow for real-world applications. In contrast, o1-mini is a smaller model optimized for STEM reasoning during pretraining. After training with the same high-compute reinforcement learning (RL) pipeline as o1, o1-mini achieves comparable performance on many useful reasoning tasks, while being significantly more cost efficient. When evaluated on benchmarks requiring intelligence and reasoning, o1-mini performs well compared to o1-preview and o1. However, o1-mini performs worse on ta

Durante la cinquantesima edizione del Forum organizzato da The European House Ambrosetti a Cernobbio è stato presentato lo studio " AI 4 Italy: from theory to practice - Verso una politica industriale dell’IA Generativa per l’Italia ", realizzato da TEHA Group in collaborazione con Microsoft Italia . Lo studio nasce come follow up della prima indagine relativa alle potenzialità della AI generativa per le imprese, presentata durante la scorsa edizione del Forum. Il nuovo studio indaga come le aziende hanno reagito alla novità rappresentata dalla AI generativa ed in che misura sono riuscite ad adottare questo strumento, e sottolinea l' urgenza di adottare un approccio strategico che posizioni l'Italia come leader nell'innovazione AI. Leggi tutto:  https://www.teleborsa.it/News/2024/09/11/intelligenza-artificiale-per-le-imprese-italiane-dalla-teoria-alla-pratica-29.html

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Meta Datasets . La pagina dei Datasets di Meta AI offre un'incredibile raccolta di dataset su larga scala e benchmark per l'addestramento, il test e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. I dataset coprono vari ambiti come la segmentazione degli oggetti, modelli visione-linguaggio, ricostruzione 3D, equità algoritmica e traduzione automatica. Esempi includono il dataset SA-V per la segmentazione, FACET per valutare l'equità nei modelli visivi e Ego4D per la comprensione di video in prima persona. Tutti i dataset possono essere scaricati gratuita

Azioni in calo, rischio bancarotta e progressi più lenti del previsto: il mondo della tecnologia inizia a fare i conti con le sue eccessive aspettative ed euforia Nelle ultime settimane, i timori che da qualche tempo si stanno addensando sul futuro dell’intelligenza artificiale hanno avuto le prime conferme. Prima c’è stato il caso di Nvidia (società leader nella produzione dei chip impiegati da tutte le realtà del settore), le cui azioni sono nuovamente crollate all’inizio di settembre, facendo segnare un meno 25% rispetto ai massimi di giugno. Per quanto una correzione del valore di Nvidia fosse inevitabile dopo il boom degli scorsi mesi – e nonostante la miccia che ha provocato il calo improvviso sia stata la notizia che l’antitrust statunitense potrebbe mettere il colosso fondato da Jensen Huang sotto indagine – quanto avvenuto ha ridato fiato a chi pensa non solo che Nvidia abbia una valutazione eccessiva (al momento è la terza società al mondo per valore di mercato, pari a

Operativa dal 2025 e finanziata dal Pnrr, serve a mettere in relazione i dati di università, uffici pubblici, centri di ricerca e privati “Un giorno tutto questo sarà tuo” , dice Mufasa al piccolo Simba. Senza scomodare  Il Re Leone , si potrebbe modificare la citazione in: “Un giorno questa immensa mole di dati sarà a tua disposizione” . A organizzare tutto sarà Amelia , la mega piattaforma digitale in fase di costruzione che, a partire dal 2025, vorrebbe fungere da contenitore e collettore di tutti i dati prodotti in tre anni di attività di ricerca dagli otto gruppi di studiosi che compongono la Fondazione Grins (Growing Resilient, INclusive and Sustainable), il progetto multidisciplinare per la crescita sostenibile finanziato con 115 milioni di euro del Piano nazionale di ripresa e di resilienza (Pnrr). Un’iniziativa proposta dall’Università di Bologna , a cui si sono via via aggiunti molti tra i più importanti atenei d'Italia (da nord a sud), oltre a centri di ricerca ed enti

Lowe’s is a Fortune 50 home improvement company that processes approximately 16 million customer transactions a week in the United States. Lowe’s has become a leading omnichannel retailer, using best-in-class technology to elevate customer and associate experiences. The data and AI team at Lowe’s saw an opportunity to further improve the data quality in its website search by fine-tuning an OpenAI model. Read more:  https://openai.com/index/lowes/

Si fa presto a dire AI Act . Mentre all'orizzonte si delinea la prima, grande scadenza del regolamento europeo sull'intelligenza artificiale , quella di febbraio 2025 sugli usi vietati , si mette in moto la macchina che dovrà sovrintendere l'applicazione della prima legge al mondo che tratta in maniera comprensiva di sistemi di AI, algoritmi e affini, organizzandola secondo classi di rischio. La prima tappa del percorso dell'AI Act è tra sei mesi. Entreranno in vigore le proibizioni d'uso. A tutte le applicazioni che rappresentano un rischio inaccettabile per i 27 Stati dell'Unione si sbatte la porta in faccia. L'elenco è nero su bianco: tecnologie per manipolare i comportamenti delle persone , la sorveglianza biometrica, raccolta massiccia di foto di volti da internet, riconoscimento delle emozioni sul posto di lavoro o a scuola, sistemi di punteggio sociale o polizia predittiva , cioè l’uso di dati sensibili per calcolare le probabilità che una persona c

AI, l’Italia tra i primi tre Paesi che l’hanno adottata, preceduta solo da Spagna e Svizzera: 24% dei lavoratori già al lavoro con l’intelligenza artificiale, 46% prevede un boom nei prossimi tre anni MILANO, 2 settembre 2024. L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo delle imprese e si è affermata come una presenza stabile nel business delle stesse. Oltre tre quarti dei rispondenti italiani (77%) afferma di avere un’esperienza diretta con la nuova tecnologia. La maggior parte di loro utilizza l'AI prevalentemente nella vita privata (43%), o nel contesto lavorativo (12%), mentre il 20% la impiega in entrambi gli ambiti. Si evidenzia, quindi, un sostanziale ottimismo verso queste tecnologie. È quanto emerge dalla prima edizione dello studio “EY Italy AI Barometer” realizzato da EY, che ha coinvolto oltre 4700 manager di 9 Paesi europei, di cui 528 professionisti di imprese italiane in diversi settori, indagando aspettative e sfide future nei prossimi 12 mesi, nonc

 a cura di Raffaella Aghemo Alla vigilia dell’applicazione del Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale, il Reg. EU n. 1689/2024, altresì denominato l’Artificial Intelligence Act, le aziende che desiderino implementare i loro business con le nuove tecnologie devono attrezzarsi in linea con i dettami normativi. Due dei pilastri , a sostegno del cambio di rotta in tal senso, sono sia la predisposizione di policy interne aziendali sull’utilizzo dell’IA , sia la creazione di un programma di governance dell’intelligenza artificiale. Leggi tutto:  https://raffa-aghemo.medium.com/prime-procedure-aziendali-necessarie-per-un-corretto-uso-degli-strumenti-di-intelligenza-04e9c5c39a20