Anthropic AI исследует извлечение интерпретируемых признаков с помощью разреженных автоэнкодеров, стремясь преодолеть «полисемантичность» в нейронных сетях. Поделки профессора Тома Йеха прекрасно объясняют работу этих механизмов.
Google улучшает сводки результатов поиска, созданные искусственным интеллектом, после того как странные и неточные ответы стали причиной ограничений. Компания ограничивает поиск и удаляет сатирический/юмористический контент, чтобы бороться с нарушениями в менее чем 1 из 7 миллионов уникальных запросов.
Murex, парижская компания по разработке торгового ПО, тестирует суперчип NVIDIA Grace Hopper для более быстрых и энергоэффективных расчетов рисков. Grace Hopper обеспечивает значительный прирост производительности, включая 4-кратное снижение энергопотребления и 7-кратное увеличение скорости вычислений XVA.
Выбор правильного варианта использования ИИ имеет решающее значение для успеха. ИИ может быть ценным даже при умеренной производительности, предлагая уникальные решения. В качестве примера можно привести слияние датчиков и генеративный ИИ в повседневных продуктах.
Геномные языковые модели, такие как HyenaDNA, используют архитектуру трансформаторов для интерпретации языка ДНК, что позволяет использовать их в геномике, здравоохранении и сельском хозяйстве. Хранилище AWS HealthOmics и Amazon Sagemaker обеспечивают экономически эффективное обучение и развертывание этих моделей, стимулируя инновации в области точной медицины и биотехнологий.
Право на забвение, предусмотренное GDPR, позволяет людям запрашивать удаление своих данных. Amazon Bedrock предлагает модели искусственного интеллекта для персонализированных ответов, включая соответствие GDPR.
Showrunner позволяет пользователям создавать эпизоды шоу с помощью подсказок, что является потенциальным переломным моментом для стриминговых сервисов. Автоматическое создание эпизодов позволяет зрителям не отвлекаться от просмотра, избегая резких переходов.
Эволюционные алгоритмы (ЭА) имеют ограниченный математический фундамент, что приводит к снижению престижа и ограничению тематики исследований по сравнению с классическими алгоритмами. ЭА сталкиваются с препятствиями из-за простоты, что приводит к меньшему количеству строгих исследований и меньшему потенциалу изучения.
OpenAI подписывает соглашения с The Atlantic и Vox Media о лицензировании редакционного контента для обучения ChatGPT, что вызывает негативную реакцию со стороны писателей и профсоюзов. Профсоюзы выражают тревогу и озабоченность отсутствием прозрачности и потенциальным влиянием на работу членов профсоюза, а также этическими соображениями.
ИИ может обеспечить реальное межвидовое общение, поскольку Тель-Авивский университет присоединился к конкурсу Coller Dolittle Challenge стоимостью 10 млн долларов. Ученым предлагается создать двусторонние разговоры с животными в рамках революционного конкурса.
Недавняя работа Anthropic посвящена механистической интерпретируемости больших языковых моделей и показывает, как нейронные сети представляют значимые понятия через направления в пространстве активации. В исследовании приводятся доказательства того, что интерпретируемые признаки коррелируют с определенными направлениями, влияя на выход модели.
Дата-центры больших технологий вносят основной вклад в глобальные парниковые выбросы, превосходя по этому показателю коммерческие авиарейсы. Мариана Маццукато призывает внимательно изучить влияние технологий на окружающую среду, обращая особое внимание на такие энергоемкие технологии, как ChatGPT.
Компания Vitech сотрудничает с Amazon Bedrock для создания VitechIQ, чат-бота на базе искусственного интеллекта для поиска внутренней документации. Amazon Bedrock предлагает полностью управляемые базы знаний для чат-ботов на базе искусственного интеллекта, таких как VitechIQ.
Нейробиолог представляет spatstat для пространственного анализа распределения клеток в мозге. Анализ точечных паттернов (PPA) позволяет детально изучить пространственное распределение клеток и получить воспроизводимые результаты.
Регрессионная модель LightGBM предсказывает доход с точностью до интервалов, демонстрируя эффективность модели на синтетических данных. Модель демонстрирует точность для различных диапазонов доходов, подчеркивая важность указания близости целевых значений для правильного прогнозирования.