Новые графические процессоры NVIDIA RTX 500 и 1000 для ноутбуков поколения Ada предлагают мощное ускорение ИИ для профессионалов на ходу, повышая продуктивность и эффективность в разных отраслях. Усовершенствованные NPU и RTX GPU, эти графические процессоры обеспечивают 14-кратную производительность генеративного ИИ, 3-кратное ускорение редактирования фотографий и 10-кратную графическую произв...
LIDS Массачусетского технологического института получает грант ARC в размере 1,36 млн долларов на проект моделирования интеллектуальных сетей на основе искусственного интеллекта. Сотрудничество с университетами и стартапами позволит революционизировать энергетический сектор с помощью генеративных моделей ИИ и платформы HILLTOP+.
Студенты MIT Media Lab создали Pienso для обнаружения киберзапугивания, дезинформации и прочего без кодирования. Демонстрация в Белом доме привела к расширению возможностей экспертов в области ИИ для достижения успеха.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали модель глубокого обучения, позволяющую разгрузить роботизированные склады и повысить их эффективность почти в четыре раза. Их инновационный подход может произвести революцию в сложных задачах планирования, не ограничиваясь складскими операциями.
LLM изменили задачи НЛП, но мониторинг их работы крайне важен. Наша масштабируемая архитектура AWS обеспечивает видимость в реальном времени и настраиваемые решения для онлайн-мониторинга LLM, включая отслеживание метрик семантического сходства с вкраплениями.
Захватывающие разработки в области больших языковых моделей (LLM) произвели революцию в коммуникации, и подсказки являются ключом к использованию их способностей к контекстному обучению. Такие компании, как Prompting Llama и GPT-3.5, являются лидерами в разработке инновационных стратегий подсказок для LLM.
Изучите сложный, но эффективный подход Hierarchical Navigable Small World (HNSW) для быстрого поиска ближайших соседей. Проанализируйте историю и тонкости HNSW, чтобы понять его высокоскоростные и высокоточные возможности.
Подводные камни машинного обучения: чрезмерная подгонка, недостоверные данные, скрытые переменные. Примеры включают неудачные модели прогнозирования Covid и системы качества воды. Представлен контрольный список REFORMS для предотвращения ошибок в науке, основанной на МЛ.
В статье "Прямая оптимизация предпочтений" представлен новый способ точной настройки моделей оснований, позволяющий добиться впечатляющего прироста производительности при меньшем количестве параметров. Метод заменяет необходимость в отдельной модели вознаграждения, революционизируя способ оптимизации LLM.
Тайлер Перри останавливает расширение студии стоимостью 800 миллионов долларов из-за Sora от OpenAI
Кинорежиссер Тайлер Перри приостановил расширение студии стоимостью 800 миллионов долларов из-за возможностей ИИ-видеогенератора Sora. OpenAI's Sora поражает синтезом текста в видео, превосходя другие модели ИИ.
Узнайте, чего не следует делать со статистикой, из этого интригующего отчета Бэнкса и Бутройда. Узнайте, как ложные корреляции могут ввести в заблуждение и чем опасен p-hacking.
Такие модели искусственного интеллекта, как STEFANN, SRNet, TextDiffuser и AnyText, совершают революцию в области редактирования текста на сцене, упрощая изменение текста на изображениях с сохранением эстетики. Такие компании, как Alibaba и Baidu, активно исследуют и внедряют STE для практического применения, например, для улучшения систем распознавания текста.
Статья посвящена развертыванию ML-моделей в облаке, объединению полей CS и DS и преодолению ограничений на память при развертывании моделей. Ключевые технологии включают Detectron2, Django, Docker, Celery, Heroku и AWS S3.
Основные моменты статьи: 'Matrix Inverse from Scratch Using SVD Decomposition with C# in Microsoft Visual Studio Magazine. Важность в машинном обучении, реализация алгоритма SVD на C# для инверсии матрицы.
Компания Stability AI представила Stable Diffusion 3, передовую модель синтеза изображений, обеспечивающую повышенное качество и точность генерации текста. Семейство моделей с открытым весом имеет от 800 миллионов до 8 миллиардов параметров, что позволяет локально развертывать их на различных устройствах и бросать вызов собственным моделям, таким как DALL-E 3 от OpenAI.