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

Темная сторона аутсорсинга цифрового труда

Технологические компании призывают инвестировать в работников, фильтрующих данные социальных сетей для искусственного интеллекта, и уважать их. Решение Meta заменить проверку фактов заметками сообщества подверглось критике на саммите AI Action Summit в Париже, который провела Соня Кгомо.

Виртуализация и контейнеры для начинающих исследователей данных

Виртуализация позволяет запускать несколько виртуальных машин на одной физической машине, что очень важно для облачных сервисов. От мейнфреймов до бессерверных систем - облачные вычисления значительно эволюционировали, оказав влияние на наше повседневное цифровое взаимодействие.

Google защищает спорное решение на собрании всех сотрудников

Руководство Google на недавнем собрании всех сотрудников раскрыло планы по прекращению инициатив по разнообразию и отмене обещания по борьбе с оружейным ИИ. Решение компании обновить программы обучения и участвовать в геополитических дискуссиях вызвало споры среди сотрудников.

Раскрытие возможностей LLM в оценке моделей Amazon Bedrock

Amazon Bedrock представляет LLM-as-a-judge для оценки моделей ИИ, предлагая автоматизированную и экономически эффективную оценку по нескольким метрикам. Эта инновационная функция упрощает процесс оценки, повышая надежность и эффективность ИИ для принятия обоснованных решений.

Повышение скорости вывода LLM с помощью Medusa-1 на SageMaker

LLM революционизируют обработку естественного языка, но сталкиваются с проблемами задержки. Фреймворк Medusa ускоряет вывод LLM, предсказывая несколько лексем одновременно, достигая двукратного ускорения без потери качества.

Обеспечение точности: Оценка ответов больших языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) предсказывают слова в последовательности, выполняя такие задачи, как резюмирование текста и генерация кода. Галлюцинации в результатах LLM можно свести к минимуму с помощью методов генерации дополнений для поиска (Retrieval Augment Generation, RAG), но оценка достоверности имеет решающее значение.

Освоение переменных окружения с помощью Pydantic

Разработчики используют Pydantic для безопасной работы с переменными окружения, храня их в файле .env и загружая с помощью python-dotenv. Этот метод обеспечивает конфиденциальность данных и упрощает настройку проекта для других разработчиков.

ИИ Стармера: Карикатурная критика Роусона

Новое исследование компании Tesla свидетельствует о прогрессе в области технологий автономного вождения. Элон Маск заявил, что полностью автономные автомобили «очень близки». Компания планирует выпустить бета-версию своего программного обеспечения Full Self-Driving для избранной группы клиентов.

Повышение эффективности обучения графовых нейронных сетей с помощью GraphStorm v0.4

GraphStorm v0.4 от AWS AI представляет интеграцию с DGL-GraphBolt для более быстрого обучения и вывода выводов GNN на крупномасштабных графах. Структура графа fCSC GraphBolt позволяет сократить затраты памяти до 56 %, что повышает производительность в распределенных системах.

Раскройте возможности Meta SAM 2.1 в Amazon SageMaker JumpStart!

Meta SAM 2.1, передовая модель сегментации зрения, теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для различных отраслей. Эта модель предлагает самые современные возможности обнаружения и сегментации объектов с повышенной точностью и масштабируемостью, позволяя организациям эффективно достигать точных результатов.

Освоение регрессии в машинном обучении: Сравнение лучших методик

Основные методы регрессии включают линейную, k-Nearest Neighbors, Kernel Ridge, Gaussian Ridge, Neural Network, Random Forest, AdaBoost и Gradient Boosting. Эффективность каждого метода зависит от размера и сложности набора данных.

Этические вычисления: Философский взгляд на искусственный интеллект

Профессор Массачусетского технологического института Армандо Солар-Лезама исследует извечную борьбу за контроль над машинами в золотой век генеративного ИИ. Курс «Этика вычислений» в Массачусетском технологическом институте посвящён рискам современных машин и моральной ответственности программистов и пользователей.

Компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, получили преимущество в консультациях по законодательству об авторском праве Великобритании

Бибан Кидрон предупреждает, что изменения в законе об авторском праве Великобритании благоприятствуют ИИ, а не творческим индустриям, что ведет к передаче богатства технологическому сектору. Правительство рискует подорвать программу роста, предлагая обучать искусственный интеллект творческим работам.

Скоростные соревнования: Поляры против Панд

Скорость обработки данных в облачных хранилищах данных имеет решающее значение: она влияет на затраты, своевременность данных и циклы обратной связи. Сравнительный тест скорости между Polars и Pandas призван проверить заявления о производительности и обеспечить прозрачность для потенциальных пользователей инструментов.

Модели Falcon 3: Разблокировка мощности с помощью Amazon SageMaker JumpStart

Модели Falcon 3 компании TII в Amazon SageMaker JumpStart предлагают самые современные языковые модели с количеством параметров до 10 Б. Достигнув современной производительности, они поддерживают различные приложения и могут быть удобно развернуты с помощью UI или Python SDK.