Стэнфордская система искусственного интеллекта STORM использует агентов LLM для решения сложных исследовательских задач, превосходя традиционные методы. Исследование показало, что 70 % редакторов Википедии считают STORM полезной для исследования перед написанием статьи.
Принцип минимизации данных в машинном обучении предполагает сбор только основных данных для снижения рисков конфиденциальности. Нормативные акты по всему миру требуют ограничения целей и релевантности данных для оптимальной защиты информации.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали методику обучения роботов общего назначения с использованием огромного количества разнообразных данных. Этот метод превзошел традиционные методики более чем на 20 % в симуляциях и реальных экспериментах, показав перспективы более эффективного и результативного обучения роботов.
Хью Нельсон, 27 лет, из Болтона, приговорен к 18 годам за использование искусственного интеллекта для создания изображений насилия над детьми на основе реальных детских фотографий. Первое судебное преследование такого рода в Великобритании после расследования, проведенного полицией Большого Манчестера.
Реферат: GNN-подход к предсказанию голосов и стаффов для гравировки партитур решает задачу разделения музыкальных нот на голоса и стаффы, что очень важно для создания читаемых музыкальных партитур. Система направлена на улучшение читаемости транскрибированной музыки, особенно сложных фортепианных пьес, за счет улучшения разделения ставов и голосов.
Детская актриса Кейлин Хейман храбро противостояла человеку, который использовал искусственный интеллект для создания материалов о сексуальном насилии над детьми на основе ее фотографий в Instagram. Преступник нападал на нее и еще около 40 детей-актеров, в том числе использовал ее лицо в порнографических изображениях.
Сын сэра Майкла Паркинсона раскрывает планы по созданию цифровой реплики, которая будет брать интервью у новых звезд, следуя по стопам своего отца в истории шоу-бизнеса. Реплика вернет очарование и влияние классических интервью, вновь совершив революцию на сцене чат-шоу.
Предварительная обработка данных включает в себя такие методы, как вменение отсутствующих значений и перебор выборки для повышения точности классификационной модели. Методы переборки, недоборки и гибридной выборки помогают сбалансировать наборы данных для более точных прогнозов в задачах машинного обучения.
Министры столкнулись с негативной реакцией на план ИИ по вычищению контента у издателей и художников. BBC в числе противников обучения по умолчанию для технологических компаний.
Компания Planview разработала ИИ-ассистента Planview Copilot на базе Amazon Bedrock, что позволило революционизировать взаимодействие при управлении проектами. Мультиагентная система позволяет эффективно маршрутизировать задачи и персонализировать пользовательский опыт, повышая продуктивность и улучшая процесс принятия решений.
Том Мэсси в сотрудничестве с Microsoft представил «умный» сад Avanade на цветочной выставке Челси 2025. Посетители смогут взаимодействовать с садом, оснащенным искусственным интеллектом и датчиками, и получать данные о растениях и советы по садоводству.
Агенты Amazon Bedrock Agents используют большие языковые модели для создания динамических рабочих процессов с итеративными циклами обратной связи. Они ускоряют разработку приложений на основе генеративного ИИ, оптимизируют рабочие процессы и сокращают расходы.
AWS GenAIIC помогает клиентам с генеративным ИИ, уделяя особое внимание генерации с дополнением и извлечением (RAG) для чат-ботов. Архитектура RAG включает в себя поиск, дополнение и генерацию, при этом основной упор делается на оптимизацию ретривера для эффективного ввода документов.
В статье журнала Microsoft Visual Studio Magazine за октябрь 2024 года демонстрируется бинарная классификация алгоритма Winnow с использованием набора данных Congressional Voting Records Dataset. Обучение модели Winnow включает в себя корректировку весов на основе прогнозируемых и фактических результатов, при этом значение альфа обычно устанавливается на уровне 2,0.
Статья рассказывает о внутреннем устройстве больших языковых моделей (LLM), начиная с базовой математики и заканчивая продвинутыми моделями ИИ, такими как GPT и архитектура Transformer. Подробный анализ охватывает вкрапления, внимание, softmax и многое другое, что позволяет воссоздать современные LLM с нуля.