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

ИИ раскрывает секреты навигации белков

Исследователи разработали ProtGPS - модель, предсказывающую локализацию белков в определенных компартментах клеток. Этот инструмент искусственного интеллекта также может разрабатывать новые белки и помогать понять механизмы заболеваний.

Исследование глубин: ИИ и наши подсознательные сны

Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, отлично справляются с анализом сновидений, предлагая увлекательное и потенциально глубокое исследование подсознания. Несмотря на первоначальные опасения, обещание безопасно расшифровывать сны с помощью сверхъестественно умного помощника оказывается заманчивым.

Раскрытие возможностей наборов данных

Реферат: Создание эффективных наборов данных изображений для проектов по классификации изображений включает в себя определение отсечек изображений, порогов доверия и использование поэтапных/синтетических данных для улучшения работы модели. Для достижения оптимальных результатов обучения важно найти баланс между слишком малым и слишком большим количеством изображений на класс.

Революционный ИИ с помощью LLM Distillation

R1 LLM от DeepSeek превосходит конкурентов, таких как o1 от OpenAI, за меньшую цену. Ключевым фактором успеха R1 является дистилляция моделей, что может означать сдвиг в сторону коммодитизации LLM.

Разблокировка нулевой классификации с помощью Amazon Bedrock

Amazon Bedrock предлагает бессерверный опыт использования языковых вкраплений в приложениях, таких как RSS-агрегатор. Решение использует такие сервисы Amazon, как API Gateway, Bedrock и CloudFront для классификации с нуля и семантического поиска.

Предупреждение Скарлетт Йоханссон об искусственном интеллекте

Скарлетт Йоханссон предупреждает об опасности искусственного интеллекта после того, как видео с еврейскими знаменитостями, выступающими против высказываний Канье Уэста, получило широкую огласку. В короткометражном фильме сгенерированные ИИ версии Йоханссон, Швиммера, Сайнфелда, Дрейка, Сэндлера, Спилберга и Кунис были представлены в ложном свете.

Превосходство в проектировании данных

Инженерия данных имеет решающее значение для бизнеса, и мы уделяем особое внимание созданию центров передового опыта в области инженерии данных. Эволюция инженеров по обработке данных обеспечивает точный и качественный поток данных для принятия решений на основе данных.

Опасность искусственного интеллекта в государствах-изгоях

Эрик Шмидт предупреждает, что искусственный интеллект может быть использован государствами-изгоями, такими как Северная Корея, Иран или Россия, для нанесения вреда невинным людям. Бывший генеральный директор Google опасается, что технология может быть использована для создания опасного оружия, включая биологические атаки.

Отсутствие у ИИ базового интеллекта Краткие письма

Технологические компании настаивают на установлении зональных цен на электроэнергию в Великобритании для дата-центров искусственного интеллекта, отдавая предпочтение городским районам для эффективного использования энергии. Политика «право на покупку» сохраняется в Англии и Северной Ирландии, в отличие от Шотландии и Уэльса.

Объединение искусственного интеллекта, энергии и мускулатуры: Парижский саммит

Вице-президент США критикует европейское регулирование на саммите AI Action Summit в Париже, предостерегая от сотрудничества с Китаем. Эммануэль Макрон признает разрушительный потенциал ИИ с помощью монтажа deepfake, подчеркивая глобальную напряженность.

Раскрытие возможностей LLM в оценке моделей Amazon Bedrock

Amazon Bedrock представляет LLM-as-a-judge для оценки моделей ИИ, предлагая автоматизированную и экономически эффективную оценку по нескольким метрикам. Эта инновационная функция упрощает процесс оценки, повышая надежность и эффективность ИИ для принятия обоснованных решений.

Освоение переменных окружения с помощью Pydantic

Разработчики используют Pydantic для безопасной работы с переменными окружения, храня их в файле .env и загружая с помощью python-dotenv. Этот метод обеспечивает конфиденциальность данных и упрощает настройку проекта для других разработчиков.