Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Революционные контракты с GraphRAG

Реферат: Представляем новый подход GraphRAG для эффективного извлечения данных о коммерческих контрактах и создания агентов Q&A. Фокус на целевом извлечении информации и организации графа знаний повышает точность и производительность, что делает его пригодным для решения сложных юридических вопросов.

Использование возможностей динамического исполнения

Динамическое выполнение задач ИИ позволяет оптимизировать производительность за счет разграничения трудных и легких задач. Выявление и устранение сложности точек данных позволяет сохранить точность при экономии вычислительных ресурсов.

Оптимизация моделей искусственного интеллекта

Модели ИИ, такие как LLaMA 3.1, требуют большого объема памяти GPU, что затрудняет их доступность на потребительских устройствах. Исследования в области квантования предлагают решение для уменьшения размера модели и обеспечения возможности локального запуска моделей ИИ.

Взламывая код: Доверчивость чатботов с искусственным интеллектом

Сформированные искусственным интеллектом резюме Google и Microsoft используются в поисковых системах, но точность и авторитетность информации ставится под сомнение. Споры о канцерогенных свойствах аспартама наглядно демонстрируют потенциальные подводные камни при использовании искусственного интеллекта для решения спорных вопросов.

Раскрытие человечности: Познание изображений, полученных с помощью искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект меняет мир искусства, но при этом люди по-прежнему играют решающую роль в его создании. Рейчел Оссип исследует пересечение технологий и творчества в меняющемся художественном ландшафте.

Риски диффамации: Ответы ИИ от Google и Meta

Такие технологические платформы, как Meta и Google, могут нести юридическую ответственность за контент, созданный искусственным интеллектом. Google Maps внедряет новые функции с помощью Gemini, что вызывает опасения по поводу риска диффамации от комментариев пользователей, используемых в ответах ИИ.

Потрясающая визуализация массивов данных от Торстена Клеппе

Торстен Клеппе создал потрясающую визуализацию набора данных о пыльце, демонстрирующую его плотность и распределение данных. Набор данных содержит 3 848 строк с такими предикторами, как «гребень» и «трещина», чтобы предсказать «плотность».

Разблокирование успеха в бизнесе с помощью мультимодального поиска на основе искусственного интеллекта

Мультимодальные данные в деловых документах требуют эффективного семантического поиска с использованием моделей встраивания для повышения производительности и удобства работы с клиентами. Объединение текстовых и графических данных для запросов на естественном языке улучшает управление знаниями и принятие решений в различных бизнес-приложениях.

Управление затратами на искусственный интеллект с помощью Amazon Bedrock

Предприятия сталкиваются с проблемами управления затратами на генеративный ИИ. Amazon Bedrock вводит маркировку для моделей по требованию, чтобы улучшить управление и контроль расходов.

Мрачный сезон

Самый сложный рынок труда в сфере технологий за последние 20 лет. Увольнения, замораживание найма и жесткая конкуренция. LinkedIn неэффективен для поиска работы.

Защита больших языковых моделей

Теперь LLM можно запускать локально, что обеспечивает повышенную конфиденциальность и контроль над настройками модели, при этом доступны модели различных размеров. Квантование сокращает расход памяти, а локальные реализации оказываются экономически эффективными по сравнению с облачными решениями.

Революция в оценке магистерских программ

Оценка результатов работы больших языковых моделей, генерируемых ИИ, имеет решающее значение для создания надежных приложений, причем существуют как контролируемые, так и неконтролируемые методы. Самооценка и итеративный самоанализ могут улучшить качество генеративных моделей, снижая необходимость участия человека в оценке.

Раскрытие возможностей поколения с расширенным поиском

Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) объединяет поиск данных в реальном времени с языковыми моделями, повышая точность и релевантность. RAG уменьшает количество галлюцинаций за счет использования внешних данных, делая системы ИИ более адаптируемыми и надежными.