Специалисты по этике ИИ предупреждают о потенциальном психологическом вреде от «мертвых ботов», воссоздающих умерших людей, и призывают к регулированию. Исследователи Кембриджского университета предполагают, что создание чат-ботов, воссоздающих умерших родственников, может «преследовать» пользователей.
По иску Элона Маска к OpenAI и Сэму Альтману судья отстранен от должности в связи с отводом по калифорнийскому закону, позволяющему отстранять предвзятых судей. Гражданский процессуальный кодекс Калифорнии 170.6 предоставляет истцам и ответчикам по одному императивному отводу для обеспечения беспристрастного судебного разбирательства.
Amazon SageMaker JumpStart предлагает предварительно обученные модели и алгоритмы для быстрого обучения и развертывания ML-моделей, включая классификацию текста с помощью Hugging Face. Трансферное обучение позволяет точно настраивать предварительно обученные модели на пользовательских наборах данных для эффективного обучения даже при ограниченном количестве данных.
MARSOC испытывает разведывательные роботы Q-UGV компании Ghost Robotics и оружие от Onyx Industries. Вооруженные системой SENTRY RWS от Onyx, роботы могут обнаруживать цели по всему миру.
PCA используется для снижения размерности и кластеризации станций Taipei MRT на основе данных о почасовом трафике. Анализ моделей движения и кластеризация выявляют сходство в пропорциях пассажиров в течение дня.
Виртуальные деловые совещания не заставят себя ждать: ожидается, что к 2024 году 41 % из них будут гибридными или виртуальными. Автоматизируйте резюме совещаний с помощью искусственного интеллекта для эффективного сосредоточения и повышения производительности.
Контроль версий необходим как в программной инженерии, так и в машинном обучении, причем версионирование данных и моделей играет важнейшую роль. Он обеспечивает такие преимущества, как прослеживаемость, воспроизводимость, откат, отладка и совместная работа.
Meta исследует Federated Learning with Differential Privacy для повышения конфиденциальности пользователей путем обучения ML-моделей на мобильных устройствах, добавляя шум для предотвращения запоминания данных. Проблемы включают балансировку меток и замедленное обучение, но новая архитектура системы Meta направлена на решение этих проблем, позволяя масштабировать и эффективно обучать модели на...
Соблюдение нормативных требований имеет решающее значение в финансовой сфере для защиты клиентов, учреждений и экономики. Использование таких инструментов, как Weights & Biases, помогает обеспечить соответствие финансовых моделей, управляемых искусственным интеллектом, нормативным стандартам, способствуя прозрачности и честности в этом секторе.
В сериале Netflix «Круг» (The Circle) появляется чатбот с искусственным интеллектом Макс, вызывая дискуссию о роли ИИ в индустрии развлечений. Макс, прикрывающийся чатботом с искусственным интеллектом, привносит новый поворот в реалити-шоу, поднимая вопросы об использовании ИИ в кино и на телевидении.
LLM позволяют получать самые современные результаты при минимальном количестве данных. Amazon SageMaker JumpStart упрощает тонкую настройку и развертывание моделей для задач NLP.
Управление модельными рисками (MRM) в финансовой сфере имеет решающее значение для управления рисками, связанными с использованием моделей машинного обучения для принятия решений в финансовых учреждениях. Weight & Biases может повысить прозрачность и скорость рабочего процесса, снизив вероятность значительных финансовых потерь.
Гиперпараметры в ML существенно влияют на производительность модели. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров может повысить эффективность модели.
Реестр моделей ML: Централизованный центр хранения, каталогизации и развертывания моделей для команд ML, обеспечивающий эффективное сотрудничество и беспрепятственное управление моделями. Weights & Biases Model Registry упрощает разработку, тестирование, развертывание и мониторинг моделей для повышения продуктивности ML-деятельности.
Разработка моделей машинного обучения похожа на выпечку - небольшие изменения могут оказать большое влияние. Отслеживание экспериментов очень важно для отслеживания входных и выходных данных, чтобы найти наиболее эффективную конфигурацию. Организация и протоколирование экспериментов ML помогает не упустить из виду, что работает, а что нет.