Базовые модели (БМ) превосходят контролируемое обучение в задачах классификации текстов, а такие преимущества, как быстрая разработка и расширяемость, обеспечиваются с помощью Amazon Bedrock. Компании Travelers и GenAIIC совместно создали классификатор на основе FM-моделей для автоматизации отправки электронных писем с запросами на обслуживание, что позволило сэкономить тысячи часов при точнос...
Фестиваль Photo Brussels исследует влияние искусственного интеллекта, представляя 17 проектов в галерее Hangar, демонстрирующих потенциал и границы «подсказки». Серия Cherry Airlines предлагает интригующий и оптимистичный взгляд на технологии ИИ в искусстве.
Сэм Альтман из OpenAI сталкивается с обвинениями в несанкционированном использовании моделей чатботов китайским хедж-фондом, что привело к рыночному хаосу. В ответ OpenAI выступила с заявлением, в котором пообещала активно защищать свою технологию.
Новый чатбот китайской компании DeepSeek, работающий на основе искусственного интеллекта, конкурирует с чатботом OpenAI ChatGPT, демонстрируя превосходную производительность и эффективность, что вызвало ажиотаж на американских биржах технологий. The Guardian исследует прорыв DeepSeek, рассматривая вопросы безопасности, цензуры и влияния на индустрию ИИ в США.
Проекты ИИ отличаются от традиционной разработки программного обеспечения итерационным подходом, в котором особое внимание уделяется открытию и адаптации. Жизненный цикл разработки ИИ включает в себя постановку задачи, подготовку данных, разработку модели, оценку, развертывание и мониторинг.
Элтон Джон, Пол Маккартни и другие артисты требуют защиты от «ползучих» данных. Технологические гиганты используют правила искусственного интеллекта, вызывая дискуссии о законодательстве.
Генерация с расширением поиска (Retrieval-augmented generation, RAG) улучшает работу генеративного ИИ с конкретными источниками данных, повышая точность и достоверность. RAG помогает моделям давать авторитетные ответы, устранять двусмысленность и предотвращать неправильные ответы, революционизируя доверие пользователей.
Пример Shopify за 6 лет показывает тонкий баланс между концентрацией продуктов и диверсификацией для достижения оптимального успеха в бизнесе. Узнайте, как понимание концентрации в портфеле продуктов влияет на принятие важнейших решений, с помощью практических стратегий и интерактивных визуализаций.
Адвокат был привлечен за использование ChatGPT в судебных документах, создавая фальшивые ссылки на дела. Министр иммиграции призывает принять меры для предотвращения подобного поведения.
Гильдия авторов запускает портал Human Authored для членов, чтобы подтвердить, что работа создана человеком, а не искусственным интеллектом. Члены Гильдии могут регистрировать книги и использовать специальный логотип на обложках, чтобы обозначить, что они созданы человеком.
Алгоритм Bandit против A/B-тестов: Когда A/B-тесты не работают из-за множества вариантов или разовых кампаний, алгоритмы Bandit предлагают более эффективное решение, фокусируя бюджет на наиболее эффективном варианте объявления в режиме реального времени. Бандитские алгоритмы максимизируют вознаграждение, обслуживая вариант объявления с наивысшим KPI, что делает их идеальными для кампаний с бол...
Обмен секретами обеспечивает безопасное распределение конфиденциальных данных между сторонами. Алгоритм Шамира позволяет сторонам объединять данные, не раскрывая индивидуальных значений.
Новые графические процессоры GeForce RTX 5090 и 5080 с архитектурой Blackwell обеспечивают создание AI-контента. Модели FLUX требуют меньше VRAM и быстрее генерируют изображения.
В статье рассматривается градиентное усиление регрессии с помощью C# в Microsoft Visual Studio Magazine и приводится демонстрация простой версии в сравнении с XGBoost, LightGBM и CatBoost. В демонстрации показан пошаговый процесс прогнозирования значений с помощью регрессии с градиентным усилением.
ИИ, ориентированный на данные, позволяет создавать эффективные модели; использование всего 10 % данных позволило достичь точности более 98 % в экспериментах с MNIST. Обрезка с помощью стратегии отбора «дальше всех от центроида» повысила точность модели за счет выбора уникальных, разнообразных примеров.