Catboost представляет новый метод вычисления целевой статистики для категориальных переменных, позволяющий избежать таких проблем, как разреженность и проблемы с памятью. Заменяя однократное кодирование сглаженным средним, Catboost обеспечивает практическое решение для реальных задач.
ЕС планирует вложить 20 млрд евро в мощные суперкомпьютеры для «лунных прорывов» ИИ. Стратегия направлена на превращение Европы в конкурентоспособный континент ИИ, говорит вице-президент Вирккунен.
Банк Англии предупреждает о том, что программы искусственного интеллекта могут манипулировать рынками в целях получения прибыли, указывая на риски в докладе об автономных системах. Способность искусственного интеллекта использовать возможности вызывает опасения у банков и трейдеров, говорится в докладе комитета по финансовой политике.
Организации внедряют подход с использованием нескольких LLM в приложениях генеративного ИИ, что позволяет создавать более универсальные и эффективные модели, адаптированные к конкретным задачам и требованиям. Реализация эффективной маршрутизации с использованием нескольких LLM является ключом к направлению пользовательских запросов к нужным LLM для различных сценариев использования, от генерац...
Amazon, Google и Microsoft при поддержке Трампа строят в засушливых регионах по всему миру дата-центры, требующие большого количества воды. Планы по строительству сотен новых объектов вызывают опасения, что нехватка воды усугубит положение пострадавшего населения.
Исследователи MIT и MIT-IBM Watson AI Lab разрабатывают новаторский мультимодальный подход с использованием больших языковых моделей и моделей на основе графов для оптимизации проектирования молекул, что увеличивает процент успеха с 5 до 35 %. Эта инновационная методика может автоматизировать весь процесс проектирования и синтеза молекул, что может произвести революцию в области открытия лекар...
Австралийская команда воскрешает американского композитора Элвина Лусье, вызывая споры об искусственном интеллекте и авторстве. Жуткая, прекрасная симфония, созданная без живых музыкантов.
Модели ML должны работать в производственной среде, которая может отличаться от локальной машины. Контейнеры Docker помогают обеспечить запуск моделей в любом месте, улучшая воспроизводимость и совместную работу Data Scientists.
Дональд Трамп подписывает указ о поддержке угольной промышленности, вызывая критику со стороны защитников окружающей среды за игнорирование решений в области чистой энергии. Этот шаг рассматривается как решение проблемы спроса на электроэнергию для центров обработки данных, искусственного интеллекта и электромобилей, но критики называют его регрессивным.
Организации обращаются к синтетическим данным, чтобы преодолеть ограничения конфиденциальности и нехватку данных при разработке ИИ. Amazon Bedrock предлагает безопасную, совместимую и высококачественную генерацию синтетических данных для различных отраслей, решая проблемы и раскрывая потенциал процессов, основанных на данных.
Трансформаторные ЛЛМ продвинулись в решении задач, но остаются «черными ящиками». Новая работа Anthropic, посвященная трассировке цепей, призвана раскрыть внутреннюю логику LLM для интерпретации.
Автоматизированные модели оценки (AVM) используют искусственный интеллект для прогнозирования стоимости домов, но неопределенность может привести к дорогостоящим ошибкам. AVMU количественно оценивает надежность прогноза, помогая принимать более разумные решения при покупке недвижимости.
Amazon Bedrock теперь предлагает оперативное кэширование с моделями Claude 3.5 Haiku и Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, что позволяет снизить задержки до 85 %, а затраты - до 90 %. Отметьте определенные части подсказок для кэширования, оптимизируя обработку входных маркеров и максимально снижая затраты.
NVIDIA рассказывает о достижениях в области физического ИИ в рамках Национальной недели робототехники, демонстрируя технологии, формирующие интеллектуальные машины в разных отраслях. IEEE награждает исследователей NVIDIA за новаторскую работу в области масштабируемого обучения роботов, обучения с подкреплением в реальном мире и воплощенного ИИ.
Эволюционная оптимизация обучения для Kernel Ridge Regression показывает многообещающие результаты, но из-за проблем масштабируемости не достигает точности 90-93%. Традиционная техника инверсии матрицы превосходит ее по точности и скорости.