Более 200 000 бесед с чатботами выявили удивительное применение: "пикантные ролевые игры". Грязные разговоры ИИ, представленные в 2022 году, привлекают внимание.
Ключевые фигуры в OpenAI, включая президента Грега Брокмана, уходят в академический отпуск или переходят в конкурирующую компанию Anthropic, что ставит под сомнение прогресс компании на пути к AGI. Уход сотрудников заставляет задуматься о близости прорыва в области разумного ИИ, поскольку высокопоставленные сотрудники покидают компанию, создающую ChatGPT.
Резюме: Обучение с подкреплением исследует адаптацию к различным средам с помощью алгоритмов временных различий. Одношаговые методы TD и MC имеют общие черты, что приводит к обобщению n-шагового Bootstrapping.
Интеграция пакетной нормализации в архитектуру ViT сокращает время обучения и вывода более чем на 60 %, сохраняя или повышая точность. Модификация заключается в замене послойной нормализации на пакетную нормализацию в архитектуре трансформатора, использующего только кодер.
Модели генерации музыки на основе искусственного интеллекта превращают текст в музыку, демократизируя производство музыки. Такие компании, как Meta, используют модели, подобные AudioCraft MusicGen, для создания высококачественной музыки на основе текстовых описаний, совершая революцию в области создания музыки с помощью искусственного интеллекта.
Генеративные модели ИИ, такие как Amazon Bedrock, преобразуют разработку программного обеспечения, автоматизируя генерацию кода и повышая эффективность. Разработчики могут использовать базовые модели ведущих ИИ-компаний через Amazon Bedrock для создания генеративных ИИ-приложений, оптимизируя жизненный цикл разработки ПО.
Лингвист Эмили Бендер и компьютерный ученый Тимнит Гебру критикуют языковые модели как "стохастические попугаи", лишенные истинного понимания. Авторегрессивные модели, такие как GPT-4, испытывают трудности с базовым обобщением, демонстрируя "проклятие обратного хода" при ответе на простые вопросы.
Неотрицательная матричная факторизация (NMF) находит матрицы W и H для аппроксимации исходной матрицы V. Результаты показывают, что NMF зависит от конкретного сценария, а не является общей методикой.
Ученица средней школы Селин Алара Орнек использует NVIDIA Jetson для создания роботов-поводырей для слабовидящих собак, чтобы предотвратить издевательства и следить за здоровьем с помощью уведомлений в реальном времени. Орнек, разработчик робототехники-самоучка из Стамбула, получила мировое признание за свои инновационные проекты и планирует внедрить IC4U в умных городах с помощью платформ нов...
NVIDIA Studio ускоряет создание контента благодаря новым возможностям RTX GPU и оптимизациям в таких творческих приложениях, как CyberLink PowerDirector и Adobe Substance 3D Modeler. Теперь художники могут создавать физически точные 3D копии и улучшать качество видео и эффективность кодирования с помощью технологий NVIDIA.
Большие языковые модели (LLM) увеличиваются в размерах для достижения лучших результатов, но при этом возрастают вычислительные требования. Спекулятивная выборка повышает эффективность за счет параллельной проверки нескольких лексем, что повышает эффективность использования аппаратных ресурсов.
Информационно-поисковые системы развиваются благодаря таким ИИ-решениям, как Amazon Transcribe и Amazon Bedrock, обеспечивающим эффективный поиск по аудиофайлам в масштабе. Эти сервисы упрощают процесс транскрибирования аудио, каталогизации контента и создания вкраплений для удобного запроса.
Сети ИИ имеют решающее значение для крупномасштабного распределенного обучения в Meta, используя RDMA поверх Ethernet для высокопроизводительной связи. Специализированные сети центров обработки данных вмещают тысячи графических процессоров для различных рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая надежную передачу данных с низкой задержкой.
Синтетические данные вызывают опасения по поводу краха модели при разработке ИИ, однако исследование может не отражать реальную практику и достижения. Отсутствие в исследовании стандартных методов смягчения последствий и контроля качества ограничивает применимость к отраслевым сценариям.
Подсказки LLM демонстрируют хрупкость ответов ИИ. Эксперимент с OpenAI's GPT-4o показывает точность 55 % по отношению к оригинальной подсказке.