В отчете OpenAI говорится о том, что искусственный интеллект использовался в кампаниях по дезинформации в России, Китае, Израиле и Иране, но не смог охватить большую аудиторию. Генеративные модели ИИ использовались для создания и размещения пропаганды на платформах социальных сетей.
Популярная большая языковая модель Llama от Meta AI сталкивается с проблемами при обучении, но при правильном масштабировании и использовании лучших практик на AWS Trainium можно добиться сопоставимого качества. Распределенное обучение на 100+ узлах - сложная задача, но кластеры Trainium обеспечивают экономию средств, эффективное восстановление и повышенную стабильность при обучении LLM.
OpenAI столкнулась с негативной реакцией Скарлетт Йоханссон из-за нового чатбота Sky, похожего на ее героиню в фильме «Она». Глобальный саммит по ИИ в Южной Корее и доклад Института Алана Тьюринга о влиянии ИИ на выборы. Алекс Херн из Guardian обсуждает последние достижения в области ИИ с Мадлен Финлей на BBC News.
Мультимодальные модели, такие как Claude3 и GPT-4V, объединяют текст и изображения для улучшения понимания. Тонкая настройка LLaVA на данных, специфичных для конкретной области, повышает производительность в различных отраслях.
ИИ-агенты, такие как ChatGPT, доказывают компетентность ИИ на уровне человека. Система Agent Engineering Framework направлена на разработку эффективных агентов ИИ.
Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.
Бывший член совета директоров OpenAI удивлен публичным выходом ChatGPT в Twitter и сменой фокуса компании. Также обсуждаются события, связанные с увольнением и повторным наймом генерального директора Сэма Альтмана.
Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD) преобразуют разработку машинного обучения (ML), способствуя сотрудничеству, повышению качества кода и раннему обнаружению проблем. Автоматизированные процессы в MLOps обеспечивают стабильную работу модели и ускоряют итерации для эффективной разработки ML-моделей.
Президент Аргентины Хавьер Милей встречается с технологическими гигантами в Кремниевой долине на фоне тяжелого экономического кризиса. Встречи Милея с Пичаи, Альтманом, Цукербергом, Куком и Маском вызывают недоумение.
Адаптация к доменам для LLM в серии из 3 частей. Узнайте, как модели ИИ пытаются выйти за пределы своей «зоны комфорта».
Google использует разрешение сущностей для сопоставления товаров на разных платформах, помогая компаниям электронной коммерции анализировать конкурентов и сравнивать цены. Система Entity Resolution (ER) помогает обнаруживать дубликаты объявлений и устанавливать конкурентоспособные цены в розничной торговле.
Цитата Питера Друкера «Что измеряется, то и управляется» подчеркивает важность определения приоритетности показателей для принятия эффективных бизнес-решений. История успеха Uber подчеркивает важность согласования метрик с этапами жизненного цикла продукта для стратегического роста.
Phi-3 от Microsoft создает небольшие оптимизированные модели классификации текста, превосходящие более крупные модели, такие как GPT-3. Генерация синтетических данных с помощью Phi-3 через Ollama улучшает рабочие процессы ИИ для конкретных случаев использования, предлагая понимание классификации «кликабельного» и фактического контента.
Ученые из Массачусетского технологического института и Лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали новый подход, позволяющий научить компьютеры точно определять действия на видео, используя только транскрипты. Этот метод, названный пространственно-временным обоснованием, повышает точность определения действий на длинных видео и может найти применение в онлайн-обучении и зд...
MIT CSAIL и Google Research представили Alchemist - систему, которая может изменять свойства материалов на изображениях с помощью уникального интерфейса. Система может улучшить модели видеоигр, визуальные эффекты искусственного интеллекта и данные для обучения роботов, предлагая точный контроль над такими атрибутами, как шероховатость и прозрачность.