Искусственный интеллект превзошел экспертов в определении нот виски. Искусственный интеллект точно предсказывает ароматы и происхождение, продвигая автоматизированный анализ ароматов виски.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали SciAgents - систему искусственного интеллекта для генерации гипотез исследований биологических материалов на основе доказательств, используя методы рассуждений на графах. Исследование, соавторами которого являются Алиреза Гафароллахи и Маркус Бюлер, направлено на моделирование коллективного интеллекта ученых для ускорения про...
Для оптимальной работы больших языковых моделей (LLM) требуются хорошо подобранные наборы данных. Предварительная обработка данных включает извлечение текста из различных источников и фильтрацию по качеству с помощью таких инструментов, как OCR и регекс-фильтры.
Фрида Полли, новый приглашенный инновационный ученый MIT, перешла от нейронаук к предпринимательству, став сооснователем успешной компании pymetrics, занимающейся разработкой искусственного интеллекта. Работа Полли привела к созданию закона об алгоритмической предвзятости, а сотрудничество с Сендхилом Муллайнатаном позволило соединить поведенческие и компьютерные науки в Массачусетском техноло...
Китайские компании Moore Threads и Biren Technology получили доступ к британской Imagination Technologies для производства чипов искусственного интеллекта, используемых в передовых системах вооружений, что вызвало обеспокоенность национальной безопасности в условиях экспортных ограничений США.
Soft Actor-Critic (SAC) - это новый алгоритм глубокой RL без политики, решающий проблемы устойчивости в высокоразмерных средах. SAC способствует робастности и поиску в биоинженерных системах, таких как de novo дизайн лекарств.
Корпоративные заказчики используют генеративный искусственный интеллект, например Amazon Q Business, для повышения производительности и улучшения качества обслуживания клиентов. Amazon Q Business позволяет пользователям взаимодействовать с корпоративными источниками данных на естественном языке, поддерживая различные сценарии использования, такие как ИТ и HR.
Производители микросхем изучают возможности создания многослойных чипов для увеличения вычислительной мощности. Инженеры Массачусетского технологического института разработали метод укладки высококачественных полупроводниковых слоев без громоздких кремниевых подложек, что может произвести революцию в аппаратном обеспечении ИИ.
Обладатель 2-й премии NeurIPS 2024 Challenge представляет уникальный подход к эффективному необучению LLM без сохранения набора данных, используя обучение с подкреплением и руководство без классификаторов. Задача конкурса - заставить LLM генерировать персональные данные и защитить их; решение включает в себя контролируемую настройку, обучение с усилением и CFG.
Краткое содержание статьи: Исследование проблемы ранца в аналитике товаров, от маркетинговых кампаний до оптимизации торговых площадей. Узнайте, как решить ее с помощью линейного программирования для принятия обоснованных решений.
Ученые Массачусетского технологического института выпустили Boltz-1, модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, конкурирующую с AlphaFold3 для предсказания структуры белков. Цель Boltz-1 - ускорить разработку лекарств и способствовать глобальному сотрудничеству в области биомолекулярного моделирования.
Правительство Великобритании предлагает творческим работникам схему защиты от Google, OpenAI и др. Книгоиздатели и коллега по межпартийной комиссии критикуют непроверенное освобождение от авторских прав для обучения ИИ.
ИИ-инструмент Amazon для набора персонала Министерства обороны Великобритании создает риск идентификации персонала. Другие правительственные системы искусственного интеллекта вызывают опасения по поводу утечки данных и возможных последствий.
Технологии искусственного интеллекта, меняющие тон, уплощают общение, вызывая обратную реакцию. Простой клубок резинок - идеальный подарок для мужчин на Рождество.
В 2024 году были достигнуты успехи в области ИИ-пилотов и инструментов поиска, но модели рассуждений отстают из-за проблем с точностью моделирования. Команды, работающие с данными, отдают предпочтение процессам, а не инструментам, поскольку стремятся внедрить новые технологии для получения ценности в эпоху неструктурированных данных.