Базовые модели, такие как большие языковые модели (LLM), адаптируются для моделирования временных рядов с помощью больших базовых моделей временных рядов (LTSM). Используя последовательное сходство данных, LTSM нацелены на обучение на основе разнообразных данных временных рядов для таких задач, как обнаружение выбросов и классификация, опираясь на успех LLM в вычислительных лингвистических обл...
Прорывной мегазорд DQN "Rainbow" сочетает в себе 6 мощных вариантов DQN для оптимальной работы в Deep Reinforcement Learning. Библиотека Stoix разбивает компоненты Rainbow, включая алгоритм DQN и реализацию нейронной сети.
OpenAI представляет 5-уровневую систему оценки прогресса на пути к AGI, вызывая дискуссии о возможности и влиянии. Генеральный директор компании Сэм Альтман прогнозирует появление AGI в течение десятилетия, подчеркивая потенциальные изменения в обществе.
Исследователи Массачусетского технологического института представили новый подход к улучшению оценок неопределенности в моделях машинного обучения, обеспечивающий более точные и эффективные результаты. Масштабируемая методика IF-COMP помогает пользователям определить, когда стоит доверять прогнозам моделей, особенно в таких высокостабильных сценариях, как здравоохранение.
Конкурс "Мисс ИИ" от Fanvue коронует вымышленную Instagram-пользовательницу Кензу Лейли, вызывая критику за объективизацию женщин в ИИ. Рост числа созданных ИИ авторитетов, поддерживаемый такими инструментами, как Stable Diffusion и Dreambooth, вызывает этические опасения.
Технология УЗИ с искусственным интеллектом в Уганде позволяет беременным женщинам проходить сканирование без участия специалистов, что способствует раннему посещению медицинских учреждений и снижению числа мертворождений. Этот инновационный проект призван сделать более доступными основные медицинские обследования и улучшить состояние здоровья матерей и младенцев.
RAG улучшает большие языковые модели за счет включения внешних данных с помощью оперативной инженерии и поиска по векторным базам данных. Тонкая настройка моделей встраивания с помощью Amazon SageMaker повышает точность системы RAG для конкретных доменов/задач.
Исследователи MIT CSAIL обнаружили, что большие языковые модели, такие как GPT-4, с трудом справляются с незнакомыми задачами, демонстрируя ограниченные способности к обобщению. Исследование подчеркивает важность повышения адаптивности моделей ИИ для более широкого применения.
LightGBM, мощная система на основе деревьев, предлагает бинарную классификацию и многое другое. Демо-программа демонстрирует Python API для предсказания пола по возрасту, доходу и политическим взглядам.
Исследуйте вкрапления слов GloVe с помощью таких методов EDA, как кластеризация и PCA. Обнаружьте удивительные ошибки и выводы в наборе данных.
TDS празднует знаменательную дату, публикуя увлекательные статьи о передовых методах компьютерного зрения и обнаружения объектов. Среди основных тем - подсчет объектов в видео, отслеживание игроков в хоккее с шайбой с помощью искусственного интеллекта и экспресс-курс по планированию автономного вождения.
Amazon SageMaker Studio предлагает полностью управляемые IDE для разработки ML, включая JupyterLab и RStudio. Она позволяет анализировать геопространственные данные, расширяя SageMaker Distribution с помощью пользовательских образов контейнеров.
Плотность спутников на орбите Земли растет: в 2023 году будет запущено 2 877 спутников, что приведет к появлению новых технологий глобального масштаба. Объявлены победители конкурса MIT ARCLab Prize for AI Innovation in Space, посвященного описанию моделей поведения спутников с помощью искусственного интеллекта.
Генеральный директор Intuit объявляет о 10-процентном сокращении штата, планирует нанять столько же сотрудников для реструктуризации, ориентированной на ИИ, и прогнозирует трансформацию отрасли. Компания отдает приоритет инновациям в области ИИ для поддержки клиентов и стимулирования роста, ожидая общего роста численности персонала к 2025 году.
Amazon Bedrock предлагает настраиваемые большие языковые модели от ведущих ИИ-компаний, таких как AI21 Labs и Meta, с AWS Step Functions для автоматизации рабочих процессов по настройке моделей. Пользователи могут адаптировать ответы моделей к своим уникальным бизнес-потребностям, сокращая сроки разработки и максимизируя ценность модели.