Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Разгадка борьбы за власть в искусственном интеллекте

Повсеместное использование искусственного интеллекта требует создания тысяч энергоемких центров обработки данных, что создает проблемы в области энергосбережения и смягчения последствий изменения климата. Исследователи MIT изучают инновационные решения, включая небольшие атомные станции, для удовлетворения растущего спроса на электроэнергию для центров обработки данных.

Прогнозирование одобрения членов парламента: Проверка вибраций искусственного интеллекта

ИИ-инструмент Parlex может предсказывать реакцию членов парламента на политику, помогая министрам избежать ответной реакции. В состав набора входит Хамфри, помогающий выявлять потенциальные трудности в отношениях с заднескамеечниками.

Магистранты против ASCII-искусства: Провал в творчестве

Языковые модели отлично справляются с различными задачами, но испытывают трудности с интерпретацией и созданием ASCII-искусства. Токенизация мешает LLM понять общую картину, что приводит к комичным неудачам вроде смайлика, принятого за математическое уравнение.

Революционная стратегия работы с данными: Подход, меняющий правила игры

Стратегия работы с данными имеет решающее значение для организаций, чтобы извлечь из данных, аналитики и искусственного интеллекта пользу для бизнеса. Ошибочные представления и слабая проработка бизнес-стратегии мешают организациям получить конкурентное преимущество. Йенс предлагает руководство по переосмыслению стратегии данных с помощью концепции Playing to Win.

Угроза искусственного интеллекта для демократии

ИИ может изменить рынки труда, повлияв на демократическое управление. Революция ИИ может сократить количество рабочих мест, что создаст проблемы для перераспределения богатства и политического контроля.

ИИ-стилист: Ваш новый гуру моды

ИИ выбрал авангардный наряд для писательницы, вызвав панику и недоумение на дне рождения сына. Перегруженный выбором, личный стиль писательницы страдает после рождения ребенка, что приводит к усталости от принятия решений.

Стать сверхдержавой ИИ: Бросая вызов технологическим гигантам

Кейр Стармер стремится превратить Великобританию в сверхдержаву ИИ и назначает Мэтта Клиффорда советником по возможностям ИИ для реализации плана из 50 пунктов. Sun предсказывает, что Клиффорд станет «царем ИИ в Великобритании».

Точность в движении: Отслеживание теннисиста с помощью фильтрации Калмана

Проект автоматизированного отслеживания теннисных матчей использует GroundingDINO и фильтрацию Калмана для преодоления зашумленности выходных данных, устраняя необходимость в маркированных данных. Проблемы, связанные с различением игроков на корте, приводят к разработке целевых методов для более точного отслеживания.

Аудиоприключения: Неделя интриг и эмоций

ИИ Парки берет интервью у знаменитостей в новом подкасте Virtually Parkinson, предлагая уникальный поворот к традиционным интервью. Подкаст предлагает новый взгляд на процесс интервью, в котором искусственный интеллект задает вопросы не «знаменитостям», а «им».

Освоение ML с ответственностью с Себастьяном Рашкой

Себастьян Рашка, пионер в области обучения ИИ, делится 13 ключевыми уроками освоения машинного обучения: начните с простого, примите изменения и ответственно используйте большие языковые модели. Он советует запастись терпением, интуицией и не отвлекаться, чтобы заложить прочный фундамент в этой быстро развивающейся области.

Apple прекращает рассылку новостных уведомлений с помощью искусственного интеллекта после жалобы BBC

Apple приостанавливает работу функции искусственного интеллекта после того, как неточная сводка новостей с логотипом BBC ошибочно утверждает, что обвиняемый в убийстве застрелился.

Эффективная регрессия соседства с помощью C#

Идея алгоритма регрессии случайных соседей создает ансамбль регрессоров k-ближайших соседей для решения проблем перебора и проб и ошибок в базовой регрессии k-ближайших соседей. Успешная демонстрация с использованием C# показала повышенную точность предсказания с помощью виртуальных ансамблей регрессоров.