Деревья решений могут быть более точными и интерпретируемыми с помощью новой техники, что повышает их эффективность. Исследования в области интерпретируемого ИИ направлены на то, чтобы сделать деревья решений более эффективными и точными при меньших размерах.
Компания Google DeepMind представила роботизированного игрока в настольный теннис с искусственным интеллектом, продемонстрировав потенциал машин в освоении сложных физических задач. Система, получившая название "AlphaPong", выигрывает 45 % матчей у человека, что стало важной вехой в обучении и управлении роботами.
Искусственный интеллект вызывает панику, но реальная угроза - это шумиха. ChatGPT от OpenAI приближает искусственный интеллект к интеллекту, предваряя трансформационные изменения в обществе.
Polars бросает вызов pandas в обработке данных на Python и обеспечивает превосходную производительность, используя Rust для параллельной обработки. Polars демонстрирует потенциал, позволяющий превзойти pandas в 25 раз, но для оптимальной скорости ему требуется больше vCPU.
Интеграция пакетной нормализации в архитектуру ViT сокращает время обучения и вывода более чем на 60 %, сохраняя или повышая точность. Модификация заключается в замене послойной нормализации на пакетную нормализацию в архитектуре трансформатора, использующего только кодер.
Ключевые фигуры в OpenAI, включая президента Грега Брокмана, уходят в академический отпуск или переходят в конкурирующую компанию Anthropic, что ставит под сомнение прогресс компании на пути к AGI. Уход сотрудников заставляет задуматься о близости прорыва в области разумного ИИ, поскольку высокопоставленные сотрудники покидают компанию, создающую ChatGPT.
Инвесторы столкнулись с последствиями, когда пузырь ИИ лопнул, миллиарды потеряны в результате падения рынка технологических акций. Чатбот ChatGPT от OpenAI достигает 100 миллионов пользователей за два месяца, что способствует буму и статусу "единорога" для 200+ ИИ-стартапов.
Более 200 000 бесед с чатботами выявили удивительное применение: "пикантные ролевые игры". Грязные разговоры ИИ, представленные в 2022 году, привлекают внимание.
Резюме: Обучение с подкреплением исследует адаптацию к различным средам с помощью алгоритмов временных различий. Одношаговые методы TD и MC имеют общие черты, что приводит к обобщению n-шагового Bootstrapping.
ИИ-чатботы и виртуальные помощники используют большие языковые модели (LLM) с компонентами памяти для повышения качества обслуживания клиентов и оптимизации бизнес-процессов. Технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) и реранжирования улучшают ответы чатботов за счет использования внешних знаний для более релевантного и грамотного взаимодействия.
Расшифровка должностных обязанностей ML - ключ к успеху на собеседовании. Понимание спектра ролей может уточнить стратегию и повысить уверенность в себе.
Инженеры по ИИ и прикладные специалисты по изучению данных адаптируются к меняющемуся ландшафту оперативной инженерии и росту ИИ, ориентированного на действия. Внедрение RAG и моделей с открытым исходным кодом, таких как Semantic Kernel, меняет эти роли, требуя новых навыков для оптимальной работы.
Ученица средней школы Селин Алара Орнек использует NVIDIA Jetson для создания роботов-поводырей для слабовидящих собак, чтобы предотвратить издевательства и следить за здоровьем с помощью уведомлений в реальном времени. Орнек, разработчик робототехники-самоучка из Стамбула, получила мировое признание за свои инновационные проекты и планирует внедрить IC4U в умных городах с помощью платформ нов...
Лингвист Эмили Бендер и компьютерный ученый Тимнит Гебру критикуют языковые модели как "стохастические попугаи", лишенные истинного понимания. Авторегрессивные модели, такие как GPT-4, испытывают трудности с базовым обобщением, демонстрируя "проклятие обратного хода" при ответе на простые вопросы.
Неотрицательная матричная факторизация (NMF) находит матрицы W и H для аппроксимации исходной матрицы V. Результаты показывают, что NMF зависит от конкретного сценария, а не является общей методикой.