Проекты ИИ отличаются от традиционной разработки программного обеспечения итерационным подходом, в котором особое внимание уделяется открытию и адаптации. Жизненный цикл разработки ИИ включает в себя постановку задачи, подготовку данных, разработку модели, оценку, развертывание и мониторинг.
Цифровая патология преобразует диагностику рака с помощью вычислительной патологии на базе ИИ. Французская компания Bioptimus выпустила H-optimus-0, крупнейший в мире FM для патологии, установив новый стандарт в медицинской диагностике.
Химики из Массачусетского технологического института используют генеративный искусственный интеллект для предсказания трехмерных структур генома, революционизируя скорость анализа и исследования экспрессии генов в конкретных клетках. Их модель, ChromoGen, может быстро анализировать последовательности ДНК для определения структуры хроматина в отдельных клетках, открывая новые возможности для ис...
Новый чатбот китайской компании DeepSeek, работающий на основе искусственного интеллекта, конкурирует с чатботом OpenAI ChatGPT, демонстрируя превосходную производительность и эффективность, что вызвало ажиотаж на американских биржах технологий. The Guardian исследует прорыв DeepSeek, рассматривая вопросы безопасности, цензуры и влияния на индустрию ИИ в США.
ИИ, ориентированный на данные, позволяет создавать эффективные модели; использование всего 10 % данных позволило достичь точности более 98 % в экспериментах с MNIST. Обрезка с помощью стратегии отбора «дальше всех от центроида» повысила точность модели за счет выбора уникальных, разнообразных примеров.
Гильдия авторов запускает портал Human Authored для членов, чтобы подтвердить, что работа создана человеком, а не искусственным интеллектом. Члены Гильдии могут регистрировать книги и использовать специальный логотип на обложках, чтобы обозначить, что они созданы человеком.
Обмен секретами обеспечивает безопасное распределение конфиденциальных данных между сторонами. Алгоритм Шамира позволяет сторонам объединять данные, не раскрывая индивидуальных значений.
Китайский DeepSeek бросает вызов американским технологическим гигантам, предлагая высококлассный ИИ за меньшую цену. Потенциальный момент «Спутника» в гонке ИИ, поднимающий вопросы о стратегии и инвестициях.
В статье рассматривается градиентное усиление регрессии с помощью C# в Microsoft Visual Studio Magazine и приводится демонстрация простой версии в сравнении с XGBoost, LightGBM и CatBoost. В демонстрации показан пошаговый процесс прогнозирования значений с помощью регрессии с градиентным усилением.
Компания Aetion использует реальные данные для выявления скрытых особенностей с помощью методов неконтролируемого обучения, превращая данные в доказательства для здравоохранения. Smart Subgroups Interpreter компании Aetion использует Amazon Bedrock и LLM для создания гипотез и выводов для биофармацевтических компаний, плательщиков и регуляторных органов.
SoftBank ведет переговоры об инвестировании до $25 млрд в OpenAI, став крупнейшим финансовым спонсором стартапа ChatGPT. Сделка может привести к тому, что кредитор вложит $15-25 млрд в компанию из Сан-Франциско, сообщает Financial Times.
Новые графические процессоры GeForce RTX 5090 и 5080 с архитектурой Blackwell обеспечивают создание AI-контента. Модели FLUX требуют меньше VRAM и быстрее генерируют изображения.
Алгоритм Bandit против A/B-тестов: Когда A/B-тесты не работают из-за множества вариантов или разовых кампаний, алгоритмы Bandit предлагают более эффективное решение, фокусируя бюджет на наиболее эффективном варианте объявления в режиме реального времени. Бандитские алгоритмы максимизируют вознаграждение, обслуживая вариант объявления с наивысшим KPI, что делает их идеальными для кампаний с бол...
Инструменты искусственного интеллекта стали частью нашей повседневной жизни с тех пор, как в 1979 году появились программы проверки орфографии. Сегодняшние разговоры об ИИ - это лишь следующий шаг в долгом путешествии, в котором участвуют инструменты левого мозга, такие как НЛП и машинное обучение, и инструменты правого мозга, такие как генеративный ИИ.
Исследователи из Массачусетского технологического института и других университетов обнаружили эффект обучения в помещении: ИИ-агенты, обученные в менее шумной среде, превосходят тех, кто обучался в шумной среде, что опровергает общепринятое мнение. Исследование, представленное на конференции AAAI, предлагает новые подходы к обучению агентов ИИ для повышения их производительности.