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

Обнаружение облаков с помощью искусственного интеллекта

Спутниковые снимки помогают следить за изменениями на Земле, но сегментация облаков имеет решающее значение. Сравниваются алгоритмы Random Forest и YOLO для удаления облаков на снимках Sentinel-2. Доступ к данным осуществляется через Copernicus Open Access Hub, Google Earth Engine или Python-пакет sentinelhub.

Стареть с благодатью: Шейла Хэнкок о том, как принять время

Шейла Хэнкок размышляет о влиянии искусственного интеллекта на актерскую игру и о личной эволюции технологий. Несмотря на освоение Google и Zoom, искусственный интеллект остается сложной задачей для актера и писателя-ветерана.

Освоение прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей MLP

Узнайте об инжиниринге признаков и построении MLP-модели для прогнозирования временных рядов. Узнайте, как эффективно разрабатывать функции и использовать модель многослойного перцептрона для точного прогнозирования.

Ограничения машинного обучения в оценке причинно-следственных связей

Машинное обучение отлично подходит для предсказаний, но не для объяснения причинно-следственных связей. Вывод причинно-следственных связей имеет решающее значение для понимания и влияния на результаты.

Скарлетт Йоханссон: Сэм Альтман в роли злодея Marvel?

Скарлетт Йоханссон критикует OpenAI за использование имитации ее голоса в обновлении ChatGPT, ссылаясь на личные ценности. Она отказалась озвучивать Sky, сославшись на свою роль в фильме Спайка Джонса «Она».

Обеспечение стабильности ИИ: Строгий подход

Нейронные сети улучшают дизайн роботов, но создают проблемы с безопасностью. Исследователи Массачусетского технологического института разрабатывают новые методы обеспечения стабильности, позволяющие повысить безопасность роботов и транспортных средств, управляемых искусственным интеллектом.

Пересмотрите свое резюме с помощью технологий искусственного интеллекта

Создание резюме Леонардо да Винчи вдохновило новое приложение на базе ИИ для создания структурированных документов, демонстрирующее возможности больших языковых моделей (LLM) не только в чат-приложениях. В учебном пособии показан бесперебойный рабочий процесс, в котором агенты работают вместе, легко и эффективно преобразуя личные данные в отточенное резюме.

Освоение передовых методов поиска в больших данных

Google DeepMind запускает проект Visualising AI для изучения методов RAG для повышения точности поиска. Gemini Pro обрабатывает 2 миллиона токенов, что подчеркивает важность передовых методов поиска для магистрантов в таких областях, как юриспруденция и журналистика.

Обнаружение объектов в браузере в режиме реального времени с помощью BlazeFace

Обучите быструю и легкую модель обнаружения объектов BlazeFace для браузерных приложений в реальном времени. Используйте PyTorch, TFLite и JavaScript для эффективного обучения и развертывания модели.

Америка превыше всего: Союзники Трампа добиваются господства искусственного интеллекта

Союзники Трампа разрабатывают проект указа об искусственном интеллекте, направленный на развитие военных технологий и сокращение регулирования, сигнализируя о возможном изменении политики в 2025 году. Предлагаемый указ включает «Манхэттенские проекты» для военного ИИ и отраслевые агентства для защиты систем, что выгодно таким компаниям, как Palantir и Anduril.

Научитесь строить LLM с помощью новой компании бывшего исследователя OpenAI

Бывший исследователь OpenAI Андрей Карпати запускает Eureka Labs, платформу для обучения ИИ, ориентированную на создание больших языковых моделей. Платформа призвана предложить персонализированные рекомендации в масштабе, сделав высококачественное образование более доступным во всем мире.

Масштабирование управления ML: Основы мультиаккаунтинга

Разработка стратегии работы с несколькими учетными записями в AWS имеет решающее значение для безопасного масштабирования. Применение структурированного подхода поможет эффективно управлять рабочими нагрузками ML, повысить безопасность и оптимизировать операции.

Ускоренное обучение искусственному интеллекту с помощью NeMo на Amazon EKS

NVIDIA NeMo Framework упрощает распределенное обучение больших языковых моделей, оптимизируя эффективность и масштабируемость. Amazon EKS рекомендуется для управления NVIDIA NeMo, предлагая надежные интеграции и производительность для выполнения обучающих рабочих нагрузок.