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

Рост числа специалистов по работе с данными, ориентированных на стоимость, в 2024 году

В 2024 году команды специалистов по работе с данными столкнутся с новой реальностью - они должны будут ориентироваться на окупаемость инвестиций и эффективность, поскольку в последние годы финансирование и рост значительно сократились. Чтобы справиться с этой ситуацией, специалисты по работе с данными должны запрашивать отзывы у заинтересованных сторон и решать проблемы, требующие улучшения, ч...

Unleashing Midjourney v6: Исследование границ детализации

Midjourney выпустила альфа-версию модели синтеза изображений Midjourney v6, в которой поклонники отмечают больше деталей и другой подход к подсказкам. Критики до сих пор осуждают спорную практику обучения моделей с использованием человеческих произведений искусства, полученных без разрешения.

Оптимизация управления жизненным циклом Data Science с помощью AWS и Wipro

Сотрудничество Wipro с AWS помогает организациям преодолеть проблемы управления изолированными решениями в области науки о данных, обеспечивая автоматизацию, масштабируемость и качество моделей. Внедряя Amazon SageMaker, Wipro решает проблемы совместной работы, масштабируемости, MLOps и повторного использования для своих клиентов.

Раскрытие потенциала: Использование инструментов и прорывы в рассуждениях магистрантов в 2023 году

ChatGPT, большая языковая модель, добилась значительного прогресса в использовании инструментов и рассуждений: исследователи оснащают ее внешними инструментами, такими как интерпретаторы кода и поисковые системы, а также изучают ее внутренние возможности рассуждений. Резкий рост числа статей по языковым моделям в 2023 году отражает интерес сообщества и потенциал практического применения.

Раскрытие силы гармоний: Основы изучения дискретных данных

В начале 00-х Джефф Хинтон представил алгоритм контрастной дивергенции, позволяющий обучать ограниченную машину Больцмана. Гармонии, или ограниченные машины Больцмана, представляют собой нейронные сети, работающие с бинарными данными, с видимыми и скрытыми блоками, и полезны для моделирования дискретных данных.

Orca-2 LLM от Microsoft: революционные языковые модели с синтетическими данными

LLM Orca-2 от Microsoft - это значительное достижение, демонстрирующее возможность создания эффективных, небольших, тонко настраиваемых языковых моделей. Использование синтетических обучающих данных, созданных другими LLM, - интересная концепция, имеющая серьезные последствия для будущего.

Освобождение силы GenAI: 5 суровых истин для технологических лидеров

Технологии GenAI пользуются большим спросом, но построить модель, обеспечивающую ценность для бизнеса, очень сложно. Быстрая интеграция не поможет, поэтому ключевым фактором является дифференциация. Высококачественные собственные данные - вот отличительный фактор успеха GenAI.

Катастрофа второго оператора мобильной связи Испании: Сила слабого пароля

Второй по величине оператор мобильной связи Испании, Orange España, пережил крупное отключение из-за нарушения безопасности, когда неизвестный получил слабый пароль и доступ к учетной записи, управляющей интернет-трафиком компании. Взлом произошел, когда неизвестный вошел в учетную запись RIPE NCC компании Orange, используя пароль "ripeadmin".

Unlocking Data Insights: Использование Text2SQL и генеративного ИИ

Генеративный ИИ раскрыл потенциал ИИ, включая генерацию текста и кода. Одна из развивающихся областей - использование NLP для генерации SQL-запросов, что делает анализ данных более доступным для нетехнических пользователей.

Раскрытие возможностей LoRA: навигация по пути к эффективности параметров

Узнайте, как добиться эффективности параметрирования при тонкой настройке с помощью LoRA, включая стратегии адаптации линейных модулей и оптимизации скорости обучения. В этой статье рассматриваются продуманные проектные решения, которые могут повысить производительность модели, загрузку памяти GPU и скорость обучения, обеспечивая более тонкое понимание и больший контроль.

Ликвидация разрыва: взгляд хирурга на ИИ в здравоохранении

В статье обсуждается растущий разрыв между клинической практикой и исследованиями ИИ в здравоохранении, подчеркивается недостаточное участие и сотрудничество врачей. В ней подчеркивается необходимость практического подхода к определению актуальных проблем и оценке того, может ли ИИ разработать лучшие решения в здравоохранении.

ИИ вдохнул новую жизнь в раннего Микки Мауса: Изучение общественного достояния

ИИ-экспериментаторы быстро воспользовались преимуществами трех ранних мультфильмов о Микки Маусе, ставших общественным достоянием в США, и использовали модель ИИ, обученную на этих мультфильмах, для создания новых неподвижных изображений Микки Мауса, Минни Маус и Пег Лег Пита. Хотя результаты иногда искажаются, эти первые эксперименты демонстрируют потенциал интеграции персонажей, являющихся о...

Ускорение на пути к светлому будущему: Новогодний город Blendeered в стиле NVIDIA

Педро Соарес (Pedro Soares), известный как Blendeered, демонстрирует свою потрясающую новогоднюю анимацию на тему NVIDIA, подчеркивая силу технологических инноваций и влияние NVIDIA Studio на создание контента. Используя Blender и графический процессор NVIDIA GeForce RTX 4090, Blendeered создает футуристическую городскую сцену с помощью рендеринга в реальном времени, трассировки лучей OptiX и ...

Усильте свои точно настроенные модели с помощью прямой оптимизации предпочтений

Повысьте производительность контролируемых моделей с тонкой настройкой, используя Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) для устранения предвзятости и токсичности. NeuralHermes-2.5, настроенный с помощью прямой оптимизации предпочтений (DPO), значительно улучшает производительность базовой модели на Open LLM Leaderboard.

Раскрытие скрытой предвзятости: усовершенствование деревьев принятия решений и случайных лесов

В недавнем исследовании изучается, как деревья решений и случайные леса, широко используемые в машинном обучении, страдают от предвзятости из-за предположения о непрерывности признаков. В исследовании предложены простые методы, позволяющие уменьшить эту погрешность. Результаты показали, что при зеркальном отражении признаков эффективность ухудшается на 0,2 процентных пункта.