Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Революція в електроніці з нанорозмірними транзисторами

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили 3D-транзистори з використанням ультратонких матеріалів, щоб перевершити межі енергоефективності кремнію. Ці нанодротові пристрої забезпечують високу продуктивність при низькій напрузі, що потенційно може стати революцією в електроніці.

Революційні контракти з GraphRAG

Короткий зміст: Представляємо новий підхід GraphRAG для ефективного вилучення даних про комерційні контракти та побудови агентів Q&A. Зосередженість на цільовому вилученні інформації та організації графів знань підвищує точність і продуктивність, що робить його придатним для вирішення складних юридичних питань.

Державні службовці вимагають планів модерації соцмереж у день виборів

Державні секретарі демократичних штатів прагнуть дізнатися про плани соціальних мереж щодо модерування провокаційного контенту та штучного інтелекту під час виборів. Сім чиновників, зокрема з штатів Мен і Вашингтон, закликають Google, X і Meta вирішити це питання.

Розкриваючи людяність: Інсайти зі зображень зі штучним інтелектом

Генеративний штучний інтелект змінює світ мистецтва, при цьому людина все ще відіграє вирішальну роль у створенні мистецтва штучного інтелекту. Рейчел Осіп досліджує перетин технологій і творчості у мистецькому ландшафті, що еволюціонує.

Чат-боти зі штучним інтелектом: Чи можна їм довіряти?

Резюме, створені штучним інтелектом Google та її конкурентів, не користуються авторитетом, що викликає занепокоєння щодо маніпуляцій. Суперечки щодо канцерогенного потенціалу аспартаму підкреслюють обмеження чат-ботів зі штучним інтелектом у вирішенні суперечливих дискусій.

Ризики наклепу: Відповіді штучного інтелекту від Google та Meta

Технологічні платформи, такі як Meta та Google, можуть нести юридичну відповідальність за контент, створений штучним інтелектом. Google Maps впроваджує нові функції з Gemini, що викликає занепокоєння щодо ризиків наклепу через коментарі користувачів, які використовуються у відповідях штучного інтелекту.

Приголомшлива візуалізація наборів даних від Торстена Клеппе

Торстен Клеппе створив приголомшливу візуалізацію набору даних пилку, демонструючи його щільність та розподіл даних. Набір даних містить 3 848 рядків з предикторами, такими як «гребінь» і «тріщина», для прогнозування «щільності».

Захист великих мовних моделей

LLM тепер можна запускати локально для підвищення конфіденційності та контролю над налаштуваннями моделі, причому доступні різні розміри. Квантифікація зменшує використання пам'яті, тоді як локальні реалізації виявляються економічно ефективнішими порівняно з хмарними рішеннями.

Революція в оцінюванні LLM

Оцінювання результатів роботи ШІ на великих мовних моделях має вирішальне значення для побудови надійних додатків, причому доступні як контрольовані, так і неконтрольовані методи. Самооцінювання та ітеративна саморефлексія можуть покращити якість генеративних моделей, зменшуючи потребу в участі людини в оцінюванні.

Екологізація клінічних випробувань за допомогою AWS

Децентралізовані клінічні випробування зменшують витрати та вплив на навколишнє середовище завдяки використанню таких технологій, як носимі пристрої та телемедицина. AWS забезпечує швидке впровадження, підтримує віртуальні випробування та персоналізоване залучення пацієнтів для більш сталих клінічних досліджень.

Розкриття потенціалу поколінь з розширеним пошуком

Retrieval-Augmented Generation (RAG) поєднує пошук даних у реальному часі з мовними моделями для більш точних і актуальних відповідей. RAG знижує ризик галюцинацій завдяки залученню зовнішніх даних, що робить системи ШІ більш адаптивними та надійними.

Холодний сезон

Ринок праці у сфері технологій найскладніший за останні 20 років. Звільнення, заморожування найму та інтенсивна конкуренція. LinkedIn не ефективний для пошуку роботи.

Розблокування бізнес-успіху за допомогою мультимодального пошуку зі штучним інтелектом

Мультимодальні дані в бізнес-документах вимагають ефективного семантичного пошуку з використанням моделей вбудовування для підвищення продуктивності та якості обслуговування клієнтів. Об'єднання текстових і графічних даних для запитів природною мовою покращує управління знаннями та прийняття рішень у різних бізнес-додатках.