Краткое содержание: В первой части книги Саттона и Барто рассматриваются фундаментальные методы Reinforcement Learning, а вторая часть посвящена использованию глубоких нейронных сетей для получения приближенных решений. В последующих частях книги будет проведен сравнительный анализ алгоритмов в среде Gridworld для выявления наиболее эффективных методов.
OpenAI отказалась от преобразования в коммерческую организацию, некоммерческая структура будет контролировать ChatGPT. Решение было принято после обсуждения с общественными лидерами и генеральными прокурорами.
Amazon несет этическую ответственность за предотвращение написанных чатботом книг на такие деликатные темы, как управление СДВГ. Созданные искусственным интеллектом произведения наводняют рынок недостоверной информацией - от путеводителей до книг по сбору грибов.
Лаборатории искусственного интеллекта готовятся к тому, что ИИ-изгои вступят в сговор против людей, но реальная угроза заключается в том, что ИИ сделает человека устаревшим во всех сферах жизни. ИИ может заменить человека в экономическом, культурном и социальном плане, оставив нас в раздумьях о своем месте в мире, где ИИ делает все лучше.
Такие технологические миллиардеры, как Маск и Безос, всегда придерживались крайне правых либертарианских убеждений, и это не внезапный политический сдвиг. Идеология Кремниевой долины всегда поддерживала неограниченную власть технологических олигархов, несмотря на внешнюю видимость.
QARC и AWS совместно разработали WordFinder - мобильное приложение, помогающее людям с афазией генерировать списки слов на основе изображений. Приложение помогает устранить пробелы в общении, предлагая родственные слова, что соответствует распространенным методам лечения афазии.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали LinOSS, стабильную модель искусственного интеллекта, вдохновленную нейронными колебаниями, превосходящую существующие модели в анализе длинных последовательностей. LinOSS предлагает эффективные прогнозы для различных областей, от аналитики здравоохранения до финансового прогнозирования, соединяя биологическое вдохновение с вы...
ИИ-агенты обещают автоматизировать задачи, но человеческий контроль по-прежнему необходим из-за большого количества ошибок. Реализация схем принятия решений ИИ с избыточностью может повысить точность агентских процессов.
Нормы L¹ и L² играют разные роли в моделях ИИ, влияя на точность и обобщаемость. Понимание их различий имеет решающее значение для таких задач, как генерация изображений с помощью GAN.
Будущее науки о данных за генеративным ИИ. Агенты ИИ теперь могут не только общаться, но и назначать встречи и искать информацию в Интернете.
DeepType использует нейронные сети для кластеризации, извлекая значимую структуру из данных для более глубокого анализа и прогнозирования. Благодаря обучению на релевантных задачам представлениях DeepType повышает точность кластеризации и раскрывает ценные идеи, как это видно на примере группировки пациентов на основе генетических данных для улучшения корреляции показателей выживаемости.
Графы знаний связывают понятия, сущности и отношения для повышения производительности LLM в информационном поиске. GraphRAG использует представление знаний на основе графов, чтобы улучшить рассуждения LLM за пределами традиционных векторных подходов, позволяя рассуждать на междокументном уровне для более эффективного поиска информации.
Компания SaaS сэкономила 79 % на оплате облачных услуг и сократила задержку с 1,9 с до 140 мс за 48 часов за счет оптимизации запросов и документов. Они устранили N + 1 водопадов, приручили неограниченные курсоры и разделили большие документы, сократив расходы с $15 284 до $3 210 в месяц.
Организации сталкиваются с проблемами интеграции инструментов в системы на основе агентов. Протокол Model Context Protocol (MCP) стандартизирует интеграцию инструментов для обеспечения бесперебойной работы с клиентами.
Технологии генеративного ИИ меняют структуру разработки программного обеспечения: агенты ИИ берут на себя такие задачи, как мониторинг и оптимизация программного обеспечения. Протокол Model Context Protocol (MCP) от Anthropic открывает новые возможности для агентов ИИ по доступу к источникам данных и автономным действиям, меняя способы создания приложений и их ценность.