Трансформаторные ЛЛМ продвинулись в решении задач, но остаются «черными ящиками». Новая работа Anthropic, посвященная трассировке цепей, призвана раскрыть внутреннюю логику LLM для интерпретации.
Австралийская команда воскрешает американского композитора Элвина Лусье, вызывая споры об искусственном интеллекте и авторстве. Жуткая, прекрасная симфония, созданная без живых музыкантов.
Организации обращаются к синтетическим данным, чтобы преодолеть ограничения конфиденциальности и нехватку данных при разработке ИИ. Amazon Bedrock предлагает безопасную, совместимую и высококачественную генерацию синтетических данных для различных отраслей, решая проблемы и раскрывая потенциал процессов, основанных на данных.
Модели ML должны работать в производственной среде, которая может отличаться от локальной машины. Контейнеры Docker помогают обеспечить запуск моделей в любом месте, улучшая воспроизводимость и совместную работу Data Scientists.
Дональд Трамп подписывает указ о поддержке угольной промышленности, вызывая критику со стороны защитников окружающей среды за игнорирование решений в области чистой энергии. Этот шаг рассматривается как решение проблемы спроса на электроэнергию для центров обработки данных, искусственного интеллекта и электромобилей, но критики называют его регрессивным.
Amazon Bedrock теперь предлагает оперативное кэширование с моделями Claude 3.5 Haiku и Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, что позволяет снизить задержки до 85 %, а затраты - до 90 %. Отметьте определенные части подсказок для кэширования, оптимизируя обработку входных маркеров и максимально снижая затраты.
NVIDIA рассказывает о достижениях в области физического ИИ в рамках Национальной недели робототехники, демонстрируя технологии, формирующие интеллектуальные машины в разных отраслях. IEEE награждает исследователей NVIDIA за новаторскую работу в области масштабируемого обучения роботов, обучения с подкреплением в реальном мире и воплощенного ИИ.
Amazon Bedrock предлагает высокопроизводительные базовые модели и сквозные рабочие процессы RAG для создания точных генеративных приложений ИИ. Используйте структуры папок S3 и фильтрацию метаданных для эффективной сегментации данных в единой базе знаний, обеспечивая надлежащий контроль доступа для различных бизнес-подразделений.
ИИ сравнивают с пианино в творческих индустриях, потенциал ИИ в искусстве ставится под сомнение. Листовка Reform UK критикует сбор мусора и предлагает нанимать больше ботаников в местные службы.
Автоматизированные модели оценки (AVM) используют искусственный интеллект для прогнозирования стоимости домов, но неопределенность может привести к дорогостоящим ошибкам. AVMU количественно оценивает надежность прогноза, помогая принимать более разумные решения при покупке недвижимости.
Эволюционная оптимизация обучения для Kernel Ridge Regression показывает многообещающие результаты, но из-за проблем масштабируемости не достигает точности 90-93%. Традиционная техника инверсии матрицы превосходит ее по точности и скорости.
Новый круг искусственного интеллекта Meta в WhatsApp вызывает страх и ярость у пользователей, поднимая вопрос о конфиденциальности и слежке в метавселенной. Пользователи задаются вопросом, не являются ли они невольными продавцами своих данных ради удобства, подчеркивая важность чтения условий и положений.
Авторы критикуют Мета за использование их работ для обучения ИИ, но разве творчество не строится на прошлых идеях? Такие примеры, как Макьюэн и Оруэлл, показывают, что художники всегда черпали вдохновение у других. Издательскую индустрию обвиняют в том, что она выпускает книги-подражатели, которые подражают успешным тенденциям.
Американские дела об авторских правах против OpenAI и Microsoft, в которых фигурируют такие авторы, как Та-Нехизи Коутс и Джон Гришэм, объединены в Нью-Йорке для повышения эффективности. Централизация призвана упорядочить разбирательства и избежать непоследовательных решений, несмотря на противодействие авторов и новостных изданий.
Большие языковые модели (БЯМ) могут быть точно настроены с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека, чтобы соответствовать предпочтениям пользователя. Этот метод, известный как супервыравнивание, позволяет настраивать параметры LLM непосредственно на основе наборов данных предпочтений, минуя необходимость в услугах аннотирования человеком.