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

Раскрытие скрытых закономерностей в данных CVE с помощью Антропного Клода

Mend.io использует Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизации анализа CVE, сокращая 200 дней ручной работы и обеспечивая более высокое качество вердиктов. Это демонстрирует преобразующий потенциал ИИ в кибербезопасности, а также освещает проблемы и лучшие практики интеграции больших языковых моделей в реальные приложения.

Раскрытие обобщения графов: Инвариантность к причинности

В последних работах исследуется обобщение вне распределения на графовых данных, при этом проблема решается с помощью инвариантности и причинного вмешательства. Важность машинного обучения на графах заключается в его разнообразных применениях и представлении сложных систем.

GPT-4o Mini: Будущее ChatGPT

OpenAI запускает GPT-4o mini для замены GPT-3.5 Turbo в ChatGPT, предлагая мультимодальные возможности и более низкую стоимость. Языковая модель ИИ поддерживает перевод изображений, текста и аудио, а ее стоимость составляет 15 центов за миллион входных лексем.

ИИ перехитрил усилия по поимке хищников детей

Эксперты по детской безопасности предупреждают, что хищники заваливают правоохранительные органы откровенными изображениями детей, созданными искусственным интеллектом, что затрудняет выявление и спасение реальных жертв. Модели искусственного интеллекта могут создавать реалистичные изображения с ужасающей скоростью, наводняя темную паутину и обычный интернет потенциально опасным контентом.

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.

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.

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.

Разблокирование оперативных данных с помощью Amazon Q Business

AWS представляет Amazon Q Business, генеративный чат-ассистент с искусственным интеллектом, интегрирующий данные о поддержке для получения полезной информации. Это решение упрощает ИТ-операции, улучшает поддержку клиентов и повышает эффективность AWS.

Представляем командную R-модель Cohere от Amazon SageMaker

AWS представляет модель тонкой настройки Cohere Command R на Amazon SageMaker, расширяя возможности LLM для корпоративных задач. Тонкая настройка позволяет адаптировать решение к конкретным областям, что приводит к значительному повышению производительности в различных отраслях.

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.

Квантовое машинное обучение: Борьба с мошенничеством в сфере цифровых платежей

Алгоритмы машинного обучения помогают в режиме реального времени выявлять мошенничество при проведении онлайн-транзакций, снижая финансовые риски. Компания Deloitte демонстрирует потенциал квантовых вычислений для повышения эффективности обнаружения мошенничества на цифровых платежных платформах с помощью гибридной квантовой нейронной сети, созданной на базе Amazon Braket. Квантовые вычисления...

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.