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

Обход защитных механизмов чатботов с искусственным интеллектом

Исследователи из правительства Великобритании обнаружили, что все протестированные системы чатботов с искусственным интеллектом «очень уязвимы» для вредных реакций. Защитные ограждения можно легко обойти, что вызывает опасения по поводу потенциальных незаконных, токсичных или явных результатов.

В поисках ваших глазных яблок

Google представил «Обзоры ИИ» - функцию поиска на основе искусственного интеллекта, призванную давать быстрые ответы и удерживать пользователей на сайте Google.com. Это нововведение знаменует собой новую эру в стратегии Google по привлечению пользователей и рекламодателей.

Путь к господству ИИ

Борьба за доминирующие позиции в области генеративных технологий искусственного интеллекта разгорается, и лидирует в ней компания ChatGPT. Организации спешат инвестировать в возможности, которые могут произвести революцию в промышленности и улучшить качество обслуживания клиентов. Понимание концепции доминирующего дизайна имеет решающее значение для навигации в быстро развивающейся области ген...

Veo от Google: Новая видеоустановка с искусственным интеллектом

Google представила Veo на Google I/O 2024 - новую модель синтеза видео с помощью искусственного интеллекта, схожую с Sora от OpenAI, которая создает HD-видео из текста, изображений или видеоподсказок. Veo может генерировать видео в формате 1080p длиной более минуты, редактировать видео по письменным инструкциям и поддерживать визуальную последовательность кадров.

Шифрокодирование: Защита данных с помощью шифрования

Полностью гомоморфное шифрование (FHE) позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных без их расшифровки, что повышает уровень конфиденциальности и безопасности. FHE использует такие базовые операции, как сложение и умножение, для выполнения сложных алгоритмов на зашифрованных данных, но управление ростом шума имеет решающее значение для предотвращения ошибок при расшифровке.

Раскрытие ценности с помощью науки о данных в цепочках поставок

Резюме: Используйте науку о данных для оптимизации управления цепочкой создания стоимости с целью повышения эффективности и прибыльности. В качестве примера можно привести картирование поставщиков, оптимизацию планирования производства и автоматизацию дистрибуции.

ИИ решает загадки физики

Исследователи Массачусетского технологического института и Университета Базеля используют искусственный интеллект для построения фазовых диаграмм новых физических систем и более эффективного обнаружения фазовых переходов. Этот новый подход может привести к автоматическому научному открытию новых фаз материи.

Высвобождение творческого потенциала ИИ с помощью Amazon Ads и SageMaker

Amazon Ads использует искусственный интеллект, чтобы помочь рекламодателям создать визуально насыщенный потребительский опыт, быстро и легко генерируя изображения товаров. Рекламодатели могут настраивать изображения товаров, не обладая техническими знаниями, что облегчает охват желаемой аудитории и повышает эффективность бизнеса.

Усиление NLP-интерпретации на AWS Graviton с помощью ONNX Runtime

ONNX Runtime на AWS Graviton3 повышает производительность ML-выводов на 65% благодаря оптимизированным ядрам GEMM. Бэкэнд MLAS обеспечивает ускорение операторов глубокого обучения для повышения производительности.

Уроки кагглинга: Год спустя

Соревнования Kaggle имеют решающее значение для продвижения и успеха, требуя оригинальных стратегий, чтобы выделиться. Одни только общественные блокноты могут не привести к золоту, ведь для победы необходимы креативные идеи.

Проект Google «Астра»: Противостояние ИИ и OpenAI

OpenAI представляет GPT-4o, способный понимать видео; Google на конференции Google I/O представляет Project Astra для повседневной помощи в понимании и запоминании видео. Astra демонстрирует возможности ИИ в идентификации объектов, предоставлении творческих ответов и помощи в носимых устройствах, таких как смарт-очки.

Создание PyTorch 2.0: GPU и AutoDiff включены!

Создайте с нуля собственный фреймворк глубокого обучения с поддержкой GPU и автоматическим дифференцированием, разобравшись во внутреннем устройстве PyTorch. Узнайте о тензорах, метаданных и страйдах, чтобы постичь основы тензорной перегруппировки данных.