Сотрудники британского Института Алана Тьюринга предупреждают о риске для доверия в связи с уходом руководителей и сокращением расходов. 90 сотрудников выражают попечителям озабоченность по поводу руководства организации.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на Python, изучая деревья решений и компоненты k-nearest neighbors. Нашел оригинальный исходный документ для AdaBoost. Алгоритм R2, столкнувшийся с трудным, но полезным инженерным процессом.
Пол Маккартни предупреждает, что искусственный интеллект может поставить под угрозу доходы творцов, и призывает принять законы против массового воровства авторских прав компаниями, использующими искусственный интеллект. Бывший «битл» выражает обеспокоенность тем, что молодые композиторы и писатели не могут защитить свою интеллектуальную собственность от алгоритмических моделей.
Даниэла Рус из Массачусетского технологического института получила премию Джона Скотта 2024 года за новаторские исследования в области робототехники, которые позволили переопределить возможности роботов, выходящие за рамки традиционных норм. Работа Рус сосредоточена на разработке объяснимых алгоритмов для создания совместных роботов, способных решать реальные задачи, подчеркивая синергию между...
Исследователи MIT CSAIL разработали ContextCite, инструмент для повышения доверия к контенту, создаваемому ИИ, путем определения внешних источников контекста. Этот инструмент помогает пользователям проверять утверждения, отслеживать ошибки в источниках и выявлять галлюцинации.
Новый инструмент OpenAI, Sora, создает реалистичные видеоклипы на основе подсказок, вызывая опасения по поводу размытости границы между реальностью и контентом, созданным ИИ. Несмотря на впечатляющие визуальные эффекты, наблюдение за сверхъестественной реалистичностью оставило у журналиста скорее меланхоличное чувство, чем удивление.
Сингулярные значения матриц можно вычислить с помощью метода SVD, но в работе К. Р. Джонсона предлагается метод нижнего предела для оценки наименьшего сингулярного значения. Ранние гибридные конструкции самолетов, сочетающие поршневые и реактивные двигатели, были быстро отброшены в пользу чисто реактивных двигателей из-за быстрого технологического прогресса.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, быстро развиваются, но могут проявлять политическую предвзятость. Исследование MIT ставит вопрос о том, могут ли модели вознаграждения быть одновременно правдивыми и непредвзятыми.
Классификационные модели дают не только ответы, но и уровни уверенности с помощью оценок вероятности. Изучите, как семь основных классификаторов рассчитывают и визуально выражают уверенность в прогнозе. Понимание вероятности прогноза - ключ к интерпретации того, как модели делают выбор с разным уровнем уверенности.
Федеральная полиция Австралии полагается на ИИ в расследованиях из-за огромного объема данных. В среднем анализируется 40 терабайт данных, а сообщения о киберинцидентах поступают каждые 6 минут.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали систему, использующую большие языковые модели для преобразования сложных объяснений ИИ в простой язык, что улучшает понимание пользователя. Система оценивает качество изложения, позволяя пользователям доверять предсказаниям машинного обучения и настраивать объяснения под конкретные нужды.
Sora от OpenAI, генератор текста в видео, который теперь доступен для всех в США, создает видеоролики ИИ на основе написанных подсказок. Пользователи могут увидеть, как их подсказки оживают, подобно семейству шерстистых мамонтов в открытой пустыне, благодаря инновационной технологии Sora.
Pixtral 12B, передовая модель языка зрения от Mistral AI, превосходит другие модели при решении текстовых и мультимодальных задач. Она имеет новую архитектуру с 400-миллионным кодировщиком зрения и 12-миллиардным декодером трансформации, обеспечивая высокую производительность и скорость понимания изображений и документов.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали новую методику повышения точности моделей машинного обучения для недопредставленных групп путем удаления определенных точек данных. Этот метод позволяет устранить скрытые предубеждения в обучающих наборах данных, обеспечивая справедливые прогнозы для всех людей.
Два подхода к изучению мультимодальных данных: сначала внедрить, потом сделать вывод с помощью Amazon Titan Multimodal Embeddings и сначала сделать вывод, потом внедрить с помощью Anthropic's Claude 3 Sonnet. Оценка с помощью набора данных SlideVQA, предоставляющего краткие ответы на вопросы пользователей.