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

Освоение Plotly: Выберите свой стиль визуализации!

У Plotly нет шаблона для «журналистики данных», но эта серия превращает графики в элегантные визуальные образы профессионального уровня. Узнайте, как эффективно визуализировать сложные сценарии данных с помощью Plotly, из этой интересной статьи в блоге.

Расшифровка неопределенности: Энтропия в объяснении

Узнайте об энтропии в науке о данных, количественной оценке неожиданности и неопределенности, с практическими приложениями от принятия решений до разнообразия ДНК. Исследуйте забавные головоломки и учебные пособия, предварительные знания не требуются.

Эффективное моделирование и разработка моделей искусственного интеллекта - это просто

Исследователи Массачусетского технологического института разработали автоматизированную систему для снижения энергопотребления в моделях искусственного интеллекта за счет использования избыточных данных. Система повысила скорость вычислений почти в 30 раз и позволила оптимизировать алгоритмы для различных приложений.

Потоковая обработка видео вопросов и ответов с помощью Amazon Bedrock и Transcribe

Инновационное веб-приложение ReVIEW ускоряет просмотр видео/аудио с помощью взаимодействия человека и искусственного интеллекта, избегая галлюцинаций. Созданное на базе Amazon Transcribe и Bedrock, приложение ReVIEW предоставляет точные сведения для профессионалов в различных областях.

Революционная диагностика рака молочной железы: NHS запускает испытание искусственного интеллекта

NHS проводит крупномасштабные испытания с использованием искусственного интеллекта для выявления рака груди, чтобы ускорить диагностику и значительно снизить нагрузку на рентгенологов. Более 700 000 маммограмм в Англии будут проанализированы искусственным интеллектом, чтобы оценить его точность по сравнению с человеческими рентгенологами.

Исследовательский инструмент OpenAI подбирает аналитиков

OpenAI представляет инструмент ИИ для «глубоких исследований», конкурирующий с китайским DeepSeek, и утверждает, что его результаты совпадают с результатами аналитиков за считанные минуты. Разработчик ChatGPT ускоряет разработку ИИ-агентов, предлагая возможности быстрого создания отчетов.

Опасности, связанные с сознанием искусственного интеллекта

Более 100 экспертов, включая сэра Стивена Фрая, предостерегают от безответственного развития ИИ, выражая беспокойство по поводу систем с чувствами. Они предлагают пять принципов ответственного исследования сознания ИИ в условиях стремительного развития технологий.

Освоение многоклассовой классификации с помощью нейронных сетей на C#

Выступление с докладом «Введение в нейронные сети с использованием C#» на конференции 2025 Visual Studio Live в Лас-Вегасе. Демонстрация включает в себя систему многоклассовой классификации, предсказывающую политические пристрастия на основе синтетического набора данных.

Революция ИИ в физике

Будущий генеральный директор Керна Марк Томсон считает, что искусственный интеллект изменит физику частиц и, возможно, откроет судьбу Вселенной. Достижения машинного обучения в физике могут стать зеркальным отражением нобелевской премии Google DeepMind за предсказание структуры белков.

DeepSeek: Доступная сила искусственного интеллекта Джон Нотон

ИИ-стартап разрушает индустрию с помощью экономически эффективной модели ИИ, принося Nvidia убытки в размере $600 млрд. Китайский технологический стартап выпускает DeepSeek R1, более дешевый и эффективный ИИ-ассистент по сравнению с американскими технологическими гигантами.

Принятие искусственного интеллекта: Австралия призвала DeepSeek воспользоваться переломным моментом в промышленности

Лучшие выпускники - ключ к гонке ИИ по версии совета по технологиям; появление DeepSeek вызывает опасения по поводу кибербезопасности, энергосберегающий ИИ в Австралии.

Раскрытие возможностей разреженных автокодировщиков

Разберите сложные нейронные сети с помощью Sparse Autoencoder, чтобы выявить интерпретируемые признаки, преодолевая проблемы суперпозиции в больших языковых моделях. Sparse Autoencoder вводит разреженность в скрытые слои, чтобы разложить нейронные сети на более понятные для человека представления.