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

Пересмотрите свое резюме с помощью технологий искусственного интеллекта

Создание резюме Леонардо да Винчи вдохновило новое приложение на базе ИИ для создания структурированных документов, демонстрирующее возможности больших языковых моделей (LLM) не только в чат-приложениях. В учебном пособии показан бесперебойный рабочий процесс, в котором агенты работают вместе, легко и эффективно преобразуя личные данные в отточенное резюме.

Обнаружение объектов в браузере в режиме реального времени с помощью BlazeFace

Обучите быструю и легкую модель обнаружения объектов BlazeFace для браузерных приложений в реальном времени. Используйте PyTorch, TFLite и JavaScript для эффективного обучения и развертывания модели.

Освоение передовых методов поиска в больших данных

Google DeepMind запускает проект Visualising AI для изучения методов RAG для повышения точности поиска. Gemini Pro обрабатывает 2 миллиона токенов, что подчеркивает важность передовых методов поиска для магистрантов в таких областях, как юриспруденция и журналистика.

Разблокирование оперативных данных с помощью Amazon Q Business

AWS представляет Amazon Q Business, генеративный чат-ассистент с искусственным интеллектом, интегрирующий данные о поддержке для получения полезной информации. Это решение упрощает ИТ-операции, улучшает поддержку клиентов и повышает эффективность AWS.

Скарлетт Йоханссон: Сэм Альтман в роли злодея Marvel?

Скарлетт Йоханссон критикует OpenAI за использование имитации ее голоса в обновлении ChatGPT, ссылаясь на личные ценности. Она отказалась озвучивать Sky, сославшись на свою роль в фильме Спайка Джонса «Она».

Стареть с благодатью: Шейла Хэнкок о том, как принять время

Шейла Хэнкок размышляет о влиянии искусственного интеллекта на актерскую игру и о личной эволюции технологий. Несмотря на освоение Google и Zoom, искусственный интеллект остается сложной задачей для актера и писателя-ветерана.

Ограничения машинного обучения в оценке причинно-следственных связей

Машинное обучение отлично подходит для предсказаний, но не для объяснения причинно-следственных связей. Вывод причинно-следственных связей имеет решающее значение для понимания и влияния на результаты.

Освоение прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей MLP

Узнайте об инжиниринге признаков и построении MLP-модели для прогнозирования временных рядов. Узнайте, как эффективно разрабатывать функции и использовать модель многослойного перцептрона для точного прогнозирования.

Ускоренное обучение искусственному интеллекту с помощью NeMo на Amazon EKS

NVIDIA NeMo Framework упрощает распределенное обучение больших языковых моделей, оптимизируя эффективность и масштабируемость. Amazon EKS рекомендуется для управления NVIDIA NeMo, предлагая надежные интеграции и производительность для выполнения обучающих рабочих нагрузок.

Научитесь строить LLM с помощью новой компании бывшего исследователя OpenAI

Бывший исследователь OpenAI Андрей Карпати запускает Eureka Labs, платформу для обучения ИИ, ориентированную на создание больших языковых моделей. Платформа призвана предложить персонализированные рекомендации в масштабе, сделав высококачественное образование более доступным во всем мире.

Британский надзорный орган проверит сделку Microsoft с ИИ-стартапом

CMA проверит, как Microsoft нанимала ведущих сотрудников Inflection. Мустафа Сулейман и его команда присоединились к новому подразделению Microsoft по искусственному интеллекту, что вызвало расследование.

LLM-App: Рамка для непрерывного совершенствования

Инновационная система использует судью LLM для проверки другого судьи для постоянного улучшения оценки заявок LLM. Такая двухуровневая оценка направлена на повышение справедливости и надежности процесса оценки.

Революция в прогнозировании материалов с помощью искусственного интеллекта

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новую систему машинного обучения, позволяющую предсказывать дисперсионные соотношения фононов в 1000 раз быстрее, чем другие методы, основанные на искусственном интеллекте, что помогает разрабатывать более эффективные системы производства энергии и микроэлектроники. Потенциально этот прорыв может быть в 1 миллион раз быстр...