Оружие с искусственным интеллектом находит все большее применение в военной сфере, а такие компании, как Elbit Systems, лидируют в разработке смертоносных автономных беспилотников. Эта отрасль переживает бум, поскольку оборонные компании демонстрируют свои достижения в области технологий ИИ для боевых целей.
Разоблачители OpenAI добиваются расследования ограничительных контрактов, требующих разрешения на контакты с регулирующими органами, что потенциально может подавить беспокойство о компании. Соглашения о неразглашении информации в OpenAI тщательно изучаются на предмет возможных последствий для сотрудников, поднимающих вопросы перед федеральными властями.
Рене ДиРеста, бывший руководитель Стэнфордской интернет-обсерватории, в своей новой книге углубляется в тему сетевой пропаганды. Она рассказывает об эволюции пропаганды и ее влиянии на общество, подчеркивая необходимость более точной диагностики этой проблемы.
Динамическое программирование и алгоритмы Монте-Карло объединяются в обучении с подкреплением. Темпорально-разностные алгоритмы сочетают преимущества обоих, обновляя состояния после n временных шагов.
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.
Нейросетевые регрессионные модели: Используйте logistic-sigmoid() для ограниченного вывода, identity() для неограниченного вывода. Ключ: член y' (1-y') в градиенте выхода.
Система искусственного интеллекта ChatGPT стимулирует творчество писателей, которым не хватает чутья, но может ограничивать уникальные идеи. Исследователи обнаружили, что искусственный интеллект может помочь авторам в написании историй, потенциально изменяя творческий процесс.
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.
Краткое содержание: Откройте для себя больше увлекательных мультфильмов Фионы Катаускас в обширном списке.
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...
Вычислительный колледж Массачусетского технологического института имени Стивена А. Шварцмана открывает новое здание, способствующее инновациям и решению глобальных проблем. Видение Шварцмана о развитии искусственного интеллекта с учетом этических аспектов привело к трансформационному сотрудничеству с Массачусетским технологическим институтом.
Суверенитет Японии в области искусственного интеллекта повысился благодаря суперкомпьютеру ABCI 3.0
Японский AIST модернизирует суперкомпьютер ABCI 3.0 с графическими процессорами NVIDIA и сетью HPE для передовых исследований и разработок в области ИИ, укрепляя возможности и технологическую независимость Японии в области ИИ. NVIDIA сотрудничает с METI в области исследований и образования в области ИИ, а генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) пообещал поддержку генеративному ИИ, ро...
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.
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.