Дата-центры больших технологий вносят основной вклад в глобальные парниковые выбросы, превосходя по этому показателю коммерческие авиарейсы. Мариана Маццукато призывает внимательно изучить влияние технологий на окружающую среду, обращая особое внимание на такие энергоемкие технологии, как ChatGPT.
В отчете OpenAI говорится о том, что искусственный интеллект использовался в кампаниях по дезинформации в России, Китае, Израиле и Иране, но не смог охватить большую аудиторию. Генеративные модели ИИ использовались для создания и размещения пропаганды на платформах социальных сетей.
Компания Vitech сотрудничает с Amazon Bedrock для создания VitechIQ, чат-бота на базе искусственного интеллекта для поиска внутренней документации. Amazon Bedrock предлагает полностью управляемые базы знаний для чат-ботов на базе искусственного интеллекта, таких как VitechIQ.
Крупнейшие технологические компании, такие как Google, Microsoft и Meta, создают группу UALink для разработки нового стандарта межсоединения чипов ускорителей искусственного интеллекта, который бросит вызов доминирующему положению NVLink компании Nvidia. Цель UALink - создать открытый стандарт для аппаратных разработок ИИ, обеспечивающий сотрудничество и отказ от проприетарных экосистем, подоб...
Нейробиолог представляет spatstat для пространственного анализа распределения клеток в мозге. Анализ точечных паттернов (PPA) позволяет детально изучить пространственное распределение клеток и получить воспроизводимые результаты.
Решение AWS для анализа медиа и оценки политики на основе искусственного интеллекта упрощает извлечение и оценку видео для рекламных и образовательных технологических компаний. Усовершенствованная модерация контента обеспечивает безопасность бренда и соответствие требованиям, а также повышает вовлеченность пользователей и эффективность рекламы.
Недавняя работа Anthropic посвящена механистической интерпретируемости больших языковых моделей и показывает, как нейронные сети представляют значимые понятия через направления в пространстве активации. В исследовании приводятся доказательства того, что интерпретируемые признаки коррелируют с определенными направлениями, влияя на выход модели.
Регрессионная модель LightGBM предсказывает доход с точностью до интервалов, демонстрируя эффективность модели на синтетических данных. Модель демонстрирует точность для различных диапазонов доходов, подчеркивая важность указания близости целевых значений для правильного прогнозирования.
Ключевые выводы для специалистов по исследованию данных и менеджеров: 1. Расскажите историю с помощью данных, ориентированных на вашу аудиторию. 2. Деловая хватка отличает хороших ученых по данным от отличных, обеспечивая максимальную отдачу для заинтересованных сторон.
График, созданный с помощью искусственного интеллекта, стал вирусным во время войны между Израилем и Газой, набрав 45 миллионов просмотров в Instagram. В TikTok и X изображение также получило массовое распространение.
ИИ-агенты, такие как ChatGPT, доказывают компетентность ИИ на уровне человека. Система Agent Engineering Framework направлена на разработку эффективных агентов ИИ.
Мультимодальные модели, такие как Claude3 и GPT-4V, объединяют текст и изображения для улучшения понимания. Тонкая настройка LLaVA на данных, специфичных для конкретной области, повышает производительность в различных отраслях.
OpenAI столкнулась с негативной реакцией Скарлетт Йоханссон из-за нового чатбота Sky, похожего на ее героиню в фильме «Она». Глобальный саммит по ИИ в Южной Корее и доклад Института Алана Тьюринга о влиянии ИИ на выборы. Алекс Херн из Guardian обсуждает последние достижения в области ИИ с Мадлен Финлей на BBC News.
Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD) преобразуют разработку машинного обучения (ML), способствуя сотрудничеству, повышению качества кода и раннему обнаружению проблем. Автоматизированные процессы в MLOps обеспечивают стабильную работу модели и ускоряют итерации для эффективной разработки ML-моделей.
Популярная большая языковая модель Llama от Meta AI сталкивается с проблемами при обучении, но при правильном масштабировании и использовании лучших практик на AWS Trainium можно добиться сопоставимого качества. Распределенное обучение на 100+ узлах - сложная задача, но кластеры Trainium обеспечивают экономию средств, эффективное восстановление и повышенную стабильность при обучении LLM.