Reddit заключает сделку на 60 миллионов долларов по обучению искусственному интеллекту перед IPO, создавая новый прецедент для технологических компаний. OpenAI также ведет переговоры с крупными издательствами об обучении моделей ИИ.
Власти успешно уничтожили синдикат вымогателей LockBit, захватив инфраструктуру и разместив сообщения об уничтожении на сайтах, позорящих жертв. Следователи получили контроль над доступом к важным системам, включая криптографически хэшированные пароли, продемонстрировав свое хакерское мастерство высокого уровня.
Фундаментальные модели Code Llama компании Meta, доступные на Amazon SageMaker JumpStart, предлагают самые современные возможности большого языка для генерации кода и естественного языка о коде. Модели представлены в трех вариантах с количеством параметров до 70B и предназначены для повышения производительности разработчиков на различных языках программирования. SageMaker JumpStart предоставля...
Google превзошла себя, выпустив Gemini Ultra 1.0, а теперь и Gemini Pro 1.5, заявив о более высоком качестве при меньших вычислениях. Gemini 1.5 может похвастаться самым длинным контекстным окном среди всех крупномасштабных базовых моделей, бросив вызов GPT-4 Turbo от OpenAI.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали идентификационную метку против вскрытия с использованием терагерцовых волн, обеспечивающую миниатюрную, дешевую и надежную аутентификацию продуктов. Металлические частицы в клее создают уникальный рисунок отпечатков пальцев, а модель машинного обучения обнаруживает фальсификацию с точностью 99 %.
Adobe Firefly на базе NVIDIA - это генеративный ИИ для создателей. Инструмент Enhance Speech с поддержкой ИИ в Premiere Pro улучшает качество диалогов. Эстебан Торо использует ИИ в приложениях Adobe для создания эмоционально трогательной серии Cinematic Portraits, демонстрируя мощь технологии NVIDIA RTX.
MME Amazon SageMaker позволяют динамически распределять вычисления для моделей, экономя затраты и оптимизируя эффективность. DJLServing обеспечивает масштабирование по моделям для MME, не зависящих от схемы трафика.
Разложение матриц разбивает матрицы на компоненты - QR, SVD и LQ. LQ - это особый тип QR-разложения, используемый для решения линейных уравнений, продемонстрированный в программе на Python.
Овладение навыками вывода причинно-следственных связей крайне важно в современном мире, основанном на данных, к которым Google Trends проявляет все больший интерес. Приобретите этот ценный навык с помощью руководства для самостоятельного изучения, применимого для всех уровней и профессий.
Amazon SageMaker Canvas позволяет специалистам в данной области создавать мощные аналитические и ML-модели без кодирования. Он помогает обнаружить аномальные точки данных в промышленных машинах, что крайне важно для прогнозирования технического обслуживания и повышения производительности.
Современные чат-боты обеспечивают круглосуточное обслуживание клиентов в различных отраслях, предлагая ответы в режиме реального времени на нескольких языках. Интеграция с базами знаний повышает качество персонализированных, контекстных ответов, используя расширенный поиск для повышения релевантности и вовлеченности пользователей.
OpenAI представляет Sora, новаторскую модель ИИ, создающую фотореалистичные HD-видео из письменных описаний. Сообщается, что она превосходит все существующие модели по точности, согласованности и приводит в трепет технических экспертов.
Исследователи Массачусетского технологического института, больницы Бригама и Женской больницы и Университета Дьюка разработали инновационную стратегию для выявления транспортеров лекарств в пищеварительном тракте, что позволяет выявить потенциальное взаимодействие лекарств. Исследование, опубликованное в журнале Nature Biomedical Engineering, подчеркивает важность понимания механизмов транспор...
Основные моменты статьи: Категории обнаружения аномалий включают табличные данные, изображения и временные ряды. Для табличных данных обычно используются методы кластеризации K-means и нейронного автокодирования. Кодирование по принципу one-over-n-hot предлагает уникальное решение для категориальных данных в кластеризации k-means, повышая точность.
Автоэнкодер предсказывает входные данные, отмечая аномалии. Реализованный на C#, он обнаружил либерального мужчину из Небраски с доходом $53 000 как наиболее аномальный. Модель обучалась с помощью архитектуры 9-6-9, что позволило получить представление о нейросетевых системах.