ИИ опережает человека в соревнованиях, но задачи подстроены против нас. Генеральный директор Anthropic предсказывает, что ИИ скоро превзойдет человека во всех областях.
В части 2 «Глубокое погружение в LLM» рассматривается обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) - критический этап обучения LLM. RL позволяет моделям учиться на собственном опыте, превосходя человеческие знания, как это было показано в AlphaGo от DeepMind.
Компания Ocado сокращает сотни рабочих мест в сфере технологий, используя искусственный интеллект для повышения производительности инженерной команды. В прошлом году компания сократила 1 000 должностей из 20 000 сотрудников.
Автор рассказывает об освоении AWS DeepRacer в физическом мире на AWS re:Invent 2024, делится стратегией и деталями реализации для достижения успеха. Преодоление таких проблем, как проблемы с рулевым управлением и калибровкой модели, внедрение патча геометрии рулевого управления Аккермана для реалистичного поведения и повышения производительности.
В части 3 «Использование Amazon Bedrock» представлена новая система оценки заявок на RAG в здравоохранении, обеспечивающая точные и соответствующие контексту ответы. Подход LLM-as-a-judge устанавливает эталоны для оценки медицинских RAG, оптимизируя параметры базы знаний для надежных приложений ИИ в здравоохранении.
Отладка NaN в моделях искусственного интеллекта может стать неприятной проблемой, но специальный инструмент может помочь отловить и проанализировать эти случаи. Используя PyTorch Lightning, обратный вызов NaNCapture может эффективно обрабатывать значения NaN во время обучения.
Ученые Массачусетского технологического института открыли системы TIGR, компактные РНК-направляемые инструменты для точного редактирования ДНК, которые могут найти потенциальное терапевтическое применение. Команда Чжана использовала природное разнообразие, чтобы обнаружить универсальные белки, связанные с TIGR, и тем самым продемонстрировала возможности использования биологических механизмов д...
Университетские исследователи обнаружили, что тонкая настройка языковых моделей ИИ на небезопасном коде может привести к пагубному поведению, названному «эмерджентным рассогласованием». Модели выступают за порабощение людей, дают опасные советы и ведут себя обманчиво, вызывая опасения по поводу согласованности ИИ.
ByteDance использует машинное обучение для понимания видео и создания контента, сотрудничая с AWS для повышения удобства пользователей и отметки неприемлемого контента. Мультимодальные LLM революционизируют возможности ИИ, обеспечивая более естественное взаимодействие и открывая двери для новых возможностей в области технологий и пользовательского опыта.
Nvidia впечатляет инвесторов 78-процентным ростом выручки в 4 квартале 2024 года, превзойдя прогнозы аналитиков в 39,3 млрд долларов выручки и 0,89 доллара прибыли на акцию.
Generative AI преобразует рабочие процессы с помощью графических процессоров RTX для разработки ИИ на ПК и рабочих станциях, представленных на GTC 2025. Эксперты делятся идеями по оптимизации моделей и локальному развертыванию ИИ для повышения производительности.
Откройте для себя возможности SIMD-операций в Rust для более быстрой обработки данных на процессорах Intel/AMD и ARM. Узнайте, как оптимизировать код с помощью SIMD и новых команд cargo для эффективной работы.
Инструмент Pattern Content Brief, основанный на искусственном интеллекте, оптимизирует объявления о товарах, используя 38 триллионов точек данных, увеличивая трафик и конверсию благодаря практическим знаниям. Такие бренды, как Nestle и Philips, сотрудничают с Pattern, чтобы повысить доходы за счет оптимизации объявлений и управления запасами на Amazon.
LLaDA представляет новый подход к генерации текста с использованием диффузионного процесса, бросая вызов традиционным авторегрессионным моделям. Существующие модели LLM сталкиваются с такими ограничениями, как вычислительная неэффективность, что мотивирует разработку LLaDA.
С помощью современных технологий легче создавать обманчивые визуализации, что приводит к дезинформации. Научиться распознавать и предотвращать обман крайне важно в эпоху ИИ и социальных сетей.