EBSCOlearning сотрудничает с AWS GenAIIC для преобразования процесса оценки знаний с помощью технологии генеративного искусственного интеллекта. Проблемы генерации QA решены с помощью решения на основе ИИ для масштабируемых и высококачественных оценок.
Масштабируемые симуляции с OpenUSD и NVIDIA Omniverse способствуют развитию робототехники, позволяя проводить реалистичные испытания и обучение ИИ в виртуальных средах. Такие компании, как Cobot и Field AI, используют Isaac Sim для проверки производительности роботов и создания моделей ИИ для различных приложений.
Берлинская компания Vay предлагает уникальный сервис теледрайвинга с использованием технологии NVIDIA для безопасного дистанционного управления автомобилем в режиме реального времени. Vay изменяет мобильность с помощью автономного вождения, управляемого человеком и определяемого искусственным интеллектом, устанавливая новый стандарт в городском транспорте.
Инструменты искусственного интеллекта Apple могут переписывать тексты и электронные письма, но лингвисты предупреждают о потере нюансов и характера. Технология призвана сделать речь пользователей более дружелюбной или профессиональной.
DDPG улучшает медицинскую робототехнику, управляемую искусственным интеллектом, решая проблему непрерывного управления действиями. Система Actor-Critic в DDPG объединяет DPG и DQN для повышения стабильности и производительности в средах с непрерывным пространством действий.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Краткое содержание: Узнайте три незатратных решения для эффективного повышения качества данных. Используйте старые приемы работы с базами данных, создавайте пользовательские информационные панели и генерируйте данные с помощью Python. Упростите процессы и уменьшите сложность для повышения качества данных.
Китай проводит расследование в отношении Nvidia на предмет нарушения антимонопольного законодательства на фоне ограничений в секторе чипов США, которые затронут чипы для искусственного интеллекта и игровых автоматов. Государственная администрация по регулированию рынка (SAMR) проводит расследование, не уточняя предполагаемые нарушения.