Компания Meta выкладывает в открытый доступ данные для карт населения, созданных с помощью искусственного интеллекта, чтобы помочь в проектах по адаптации к климату и ликвидации последствий стихийных бедствий по всему миру. Точные карты населения имеют решающее значение для обеспечения устойчивой энергетики, готовности к стихийным бедствиям и адаптации к климату во всем мире.
Полицейские департаменты Калифорнии используют инструменты искусственного интеллекта для помощи в составлении отчетов. Эксперты обеспокоены потенциальными последствиями.
Будущее затоплено: Изображения искусственного интеллекта предсказывают местоположение США под водой
Уровень моря в США может подняться на 12 дюймов к 2050 году, что приведет к более частым приливным наводнениям, а 100-летние наводнения станут ежегодными. Climate Central использует искусственный интеллект для прогнозирования последствий для населения, если потепление будет продолжаться нынешними темпами.
Обучение AdaBoost детерминировано и не зависит от порядка данных. Результаты остаются идентичными, что является редкостью для алгоритмов ML.
Aviva, ведущая страховая компания, внедряет бессерверную платформу MLOps с помощью AWS и Amazon SageMaker для упрощения развертывания и мониторинга ML-моделей. Автоматизируя процессы ML, Aviva стремится повысить качество обслуживания клиентов и эффективно обрабатывать растущие объемы претензий.
Amazon Bedrock Guardrails предлагает индивидуальные меры защиты для генеративных моделей ИИ, решая такие проблемы, как токсичный контент и защита PII. Разработчики могут внедрять несколько защитных рельсов, предназначенных для различных случаев использования, обеспечивая согласованный контроль безопасности для различных базовых моделей.
Фреймворк помогает сбалансировать креативность LLM и риск в архитектуре приложений, оптимизируя сложность, стоимость и задержку. Критерии принятия решений по риску и креативности направляют выбор архитектуры приложений GenAI, подчеркивая важность нахождения правильного баланса для каждого случая использования.
Такие технологические компании, как Salesforce и Hubspot, продвигают ИИ-агентов, но на рынке полно «ботов». Главный вопрос заключается в том, действительно ли полностью автономные агенты ИИ являются лучшим решением для пользователей?
ИИ Leo от Brave на базе графических процессоров NVIDIA использует ИИ для улучшения пользовательского опыта при просмотре веб-страниц. Программная экосистема, включая llama.cpp и Ollama, оптимизирована для аппаратного обеспечения RTX, чтобы обеспечить более быструю и отзывчивую работу ИИ.
OpenAI, создатель ChatGPT, оценивается в $157 млрд после привлечения $6,6 млрд в раунде финансирования с участием таких инвесторов, как Nvidia и SoftBank. По сообщениям, стартап переходит в разряд коммерческих компаний, возглавляемых Thrive Capital и поддерживаемых MGX.
Спорный пост генерального директора OpenAI, обновление Gemini от Google с улучшенными моделями, 7-процентный прирост производительности в бенчмарках.
Обучать модели компьютерного зрения с помощью YOLOv8 от Ultralytics теперь проще простого, используя Python, CLI или Google Colab. YOLOv8 славится точностью, скоростью и гибкостью, предлагая локальные или облачные варианты обучения, такие как Google Colab для повышения вычислительной мощности.
Разработка интеллектуальных агентов с помощью Amazon Bedrock Agents включает в себя оркестровку задач и использование дополненной генерации для получения точных ответов. Сбор достоверных данных очень важен для создания надежных агентов, способных работать с различными намерениями и сценариями пользователей.
На следующем саммите по искусственному интеллекту приоритетное внимание будет уделено воздействию на окружающую среду и последствиям для занятости, а также планируется составить рейтинг компаний, занимающихся искусственным интеллектом, на основе климатических целей. Предложение включает в себя рейтинг компаний по воздействию на окружающую среду, расширение доступа к технологиям в глобальном ма...
Исследователи MIT CSAIL разработали основанный на искусственном интеллекте подход с использованием графовых нейронных сетей для повышения точности моделирования за счет более равномерного распределения точек данных в пространстве. Их метод, Message-Passing Monte Carlo, улучшает моделирование в таких областях, как робототехника и финансы, что крайне важно для точных вычислений.