Интеграция BatchNorm в Vision Transformer приводит к ускорению сходимости и повышению стабильности. ViTBNFFN превосходит ViT при больших глубинах и более высокой скорости обучения.
По прогнозам Института Тони Блэра, искусственный интеллект может вытеснить 1-3 млн рабочих мест в Великобритании, но приведет к незначительному росту безработицы на сотни тысяч человек. Ежегодно в течение десятилетий вытесняется 60-275 тыс. рабочих мест, создаются новые роли.
В статье представлен новый элегантный итерационный метод вычисления псевдоинверса матрицы Мура-Пенроуза. Метод использует градиент Calculus и итерационный цикл для приближения к истинному псевдоинверсу, что напоминает технику обучения нейронных сетей.
Выравнивание предпочтений (PA) улучшает большие языковые модели (БЯМ) за счет согласования поведения модели с обратной связью от человека, делая БЯМ более доступными и популярными в генеративном ИИ. RLHF с многоадаптерным PPO на Amazon SageMaker предлагает комплексный, удобный подход для реализации PA, повышения производительности модели и согласования с пользователем.
Генеративный искусственный интеллект от Stability AI преобразует создание визуального контента для СМИ, рекламы и индустрии развлечений. Новые модели Amazon Bedrock предлагают улучшенные возможности преобразования текста в изображение, повышая креативность и эффективность маркетинга и создания историй.
Генеративный искусственный интеллект революционизирует поддержку клиентов с помощью Amazon Bedrock Agents, интегрируя API корпоративных данных для персонализированных ответов. На примере розничной сети по продаже автомобильных запчастей показано, как агенты искусственного интеллекта улучшают взаимодействие с клиентами благодаря доступу к API инвентаря и каталогов, мгновенно предоставляя подроб...
Zalando решает проблемы ценообразования с помощью алгоритмических решений для оптимальных скидок и максимизации прибыли. Подход «прогнозирование-оптимизация» использует прошлые данные для определения спроса и уровня запасов на уровне товара, расширяя обучающие наборы для точных прогнозов в зависимости от скидки.
Ai-Da, продвинутый робот-гуманоид, продает портрет Алана Тьюринга за $1,08 млн на аукционе Sotheby's, превзойдя все ожидания. 2,2-метровое произведение искусства под названием «А.И. Бог» стало первой работой, созданной роботом, которая была выставлена на аукцион.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали метод, позволяющий эффективно группировать гены, используя только данные наблюдений, что дает возможность обнаружить скрытые причинно-следственные связи. Этот метод может привести к более точным методам лечения заболеваний, позволяя более точно и экономично определять потенциальные гены-мишени.
Amazon Bedrock Prompt Management упрощает создание и интеграцию подсказок для повышения эффективности ответов ИИ. Новые возможности включают структурированные подсказки и интеграцию с API для беспрепятственного использования.
Видеоролики, созданные искусственным интеллектом, одновременно и уморительны, и вызывают опасения: они могут заменить 200 000 рабочих мест в сфере развлечений. Несмотря на противодействие, художники с оптимизмом осваивают цифровые чудеса генеративного ИИ.
Энтузиасты искусственного интеллекта интегрируют большие языковые модели в рабочие процессы с помощью таких приложений, как Obsidian, и плагинов, таких как Text Generator и Smart Connections. Подключив Obsidian к LM Studio, пользователи могут генерировать заметки с помощью 27B-параметрической LLM, ускоренной RTX, для оптимизированного просмотра веб-страниц и управления сложными проектами.
Генеративный искусственный интеллект преобразует анализ аудио- и видеоматериалов, извлекая из речевых данных глубокие знания и эмоции. Большие языковые модели (LLM) позволяют проводить расширенный анализ настроения, определять персоны и генерировать контент из разговоров, революционизируя ценность для бизнеса с помощью речевой аналитики.
Линейная регрессия - важнейшая модель для понимания более сложных моделей, таких как большие языковые модели. Узнайте, как реализовать линейную регрессию с помощью набора данных Boston Housing в Python шаг за шагом.
ML-модели могут разрабатывать оптимальные путешествия клиентов, сочетая глубокое обучение с методами оптимизации. Традиционные модели атрибуции не справляются с поставленной задачей из-за неагностичности атрибуции, слепоты контекста и статичных значений каналов.