Take-Two lays off AI team members weeks after "embracing" generative AI
The revelation came from Luke Dicken, who was made Take-Two's Head of AI in early 2025. He wrote in a LinkedIn post that "It's truly disappointing that I have to share with you that my time with T2 – and that of my team – has come to an end." Read Entire Article
Could not retrieve the full article text.
Read on TechSpot →Sign in to highlight and annotate this article
Conversation starters
Daily AI Digest
Get the top 5 AI stories delivered to your inbox every morning.
Knowledge Map
Connected Articles — Knowledge Graph
This article is connected to other articles through shared AI topics and tags.
More in Products
Software-update - MobaXterm 26.2
Versie 26.2 van MobaXterm is uitgekomen. Dit veelzijdige programma heeft alles aan boord om een verbinding naar een andere computer op te zetten. Het kan overweg met onder meer SSH, Telnet, RDP, VNC en FTP. Het kan meerdere sessies in tabbladen weergeven en het kan ook als portable app worden gebruikt. MobaXterm is gratis voor thuisgebruik met slechts lichte beperkingen; een licentie voor in een commerciële omgeving kost 49 euro. Daarvoor mag het programma voor altijd worden gebruikt en krijg je ook ondersteuning en updates voor een jaar. De changelog voor deze uitgave ziet er als volgt uit: New feature:
![[P] MCGrad: fix calibration of your ML model in subgroups](https://d2xsxph8kpxj0f.cloudfront.net/310419663032563854/konzwo8nGf8Z4uZsMefwMr/default-img-earth-satellite-QfbitDhCB2KjTsjtXRYcf9.webp)
[P] MCGrad: fix calibration of your ML model in subgroups
Hi r/MachineLearning , We’re open-sourcing MCGrad , a Python package for multicalibration–developed and deployed in production at Meta. This work will also be presented at KDD 2026. The Problem: A model can be globally calibrated yet significantly miscalibrated within identifiable subgroups or feature intersections (e.g., "users in region X on mobile devices"). Multicalibration aims to ensure reliability across such subpopulations. The Solution: MCGrad reformulates multicalibration using gradient boosted decision trees. At each step, a lightweight booster learns to predict residual miscalibration of the base model given the features, automatically identifying and correcting miscalibrated regions. The method scales to large datasets, and uses early stopping to preserve predictive performanc
Discussion
Sign in to join the discussion
No comments yet — be the first to share your thoughts!