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

Thames Water добивается повышения счетов из-за проблем с планом регулирования

Компания по водоснабжению на юго-востоке Англии считает предложенный план сокращений «невыполнимым». Polestar сменил генерального директора на бывшего босса Opel, сделав акцент на глобальном присутствии и видении электромобилей.

Принятие решений в LLM с помощью LATS и GPT-4o

GPT-4o и LATS объединяются для улучшения процесса принятия решений LLM, революционизируя решение проблем с помощью расширенных возможностей рассуждений. Алгоритмы метагенерации увеличивают вычислительные ресурсы во время умозаключений, имитируя когнитивные процессы более высокого уровня для повышения производительности модели.

Рубашки «Надежда над волосами

Стармер намекает на «болезненные» сокращения бюджета, проводя сравнения с провальной политикой Осборна. Призывает к «Беверидж Марк 2», чтобы вернуть надежду после 14 лет разрухи.

Microsoft передает Mono в дар проекту Wine

Microsoft передала проект Mono компании WineHQ, поощряя переход на фреймворк .NET с открытым исходным кодом. Проект Mono, созданный Мигелем де Икаса, был первопроходцем для .NET на различных операционных системах.

Интеграция Amazon Q AI с GitHub: Повысьте эффективность кодирования

Использование искусственного интеллекта, например Amazon Q Developer, позволяет повысить производительность разработчиков на 30 %. Amazon Q Business улучшает работу предприятий с помощью генеративного ИИ.

Расширенные возможности искусственного интеллекта: Поддержка Multi-LoRA в NVIDIA RTX Toolkit

NVIDIA RTX AI Toolkit позволяет разработчикам точно настраивать модели для повышения производительности с помощью LoRA, увеличивая скорость до 6x. Настройка LLM с помощью адаптеров LoRA позволяет создавать индивидуальные результаты, например, генерировать диалоги в определенных стилях или голоса одновременно для различных приложений.

Освоение соответствия JSON в LLM

Лучшие магистратуры проверяются на структурированность результатов: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лидирует с прямой интеграцией для JSON. Anthropic требует трюк «вызов инструмента», Google Gemini громоздкий.

Галлюцинация ИИ в реальном времени

Google и Тель-Авивский университет представили GameNGen - модель искусственного интеллекта, симулирующую Doom с помощью методов стабильной диффузии. Нейросетевая система может произвести революцию в синтезе видеоигр в реальном времени, предсказывая и генерируя графику на лету.

Повышение безопасности с помощью агентов Amazon Bedrock

Функции генеративного ИИ расширяются в программном обеспечении Amazon Bedrock, предлагая высокопроизводительные базовые модели от ведущих компаний в области ИИ, таких как AI21 Labs и Meta. Узнайте, как реализовать изоляцию арендаторов с помощью агентов Amazon Bedrock в многоарендной среде для безопасных и ответственных приложений ИИ.

Nvidia превзошла ожидания благодаря инвестициям в искусственный интеллект

Выручка Nvidia, третьей по стоимости компании, выросла до 30,04 млрд долларов благодаря растущему спросу на искусственный интеллект. Несмотря на превышение ожиданий, акции компании падают на 3 % на послеобеденных торгах.

Устранение разрыва между Sim2Real и AWS DeepRacer

AWS DeepRacer: Научитесь преодолевать разрыв между симулятором и реальностью, осваивая физическую трассу. Поймите, как датчик камеры автомобиля использует полутоновые изображения для навигации на основе значений пикселей.

Решение параболических ФРП: Стратегическая схема

Исследователи Массачусетского технологического института разработали алгоритм решения нелинейных параболических ФРП в компьютерной графике. Новый подход упрощает сложные задачи до трех шагов для лучшего анализа формы.

Освоение метода MMD-Critic

Метод MMD-Critic для обобщения данных недостаточно распространен из-за отсутствия пакета Python, но его результаты заслуживают большего внимания. Он помогает находить прототипы и критики в наборах данных для проверки и объяснения моделей, используя максимальное среднее расхождение для сравнения распределений вероятностей.