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.
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.
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.
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».
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.
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.
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.
Предвзятость ИИ в медицинском искусственном интеллекте может привести к неравенству в результатах медицинского обслуживания. Ученые, занимающиеся изучением данных, должны устранять предвзятость в обучающих наборах, чтобы обеспечить справедливые прогнозы для всех групп.
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.
Инновационная система использует судью LLM для проверки другого судьи для постоянного улучшения оценки заявок LLM. Такая двухуровневая оценка направлена на повышение справедливости и надежности процесса оценки.
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.
Инструменты искусственного интеллекта, такие как Chat GPT и Napkin AI, превращают сложные идеи в практические схемы. Автор рассматривает интеграцию различных точек зрения и создание пошаговых схем с помощью ИИ.
Большие библиотеки языковых моделей HuggingFace упрощают резюмирование текста. Взгляды Уоррена Баффета на неравенство богатства и специализацию рынка заставляют задуматься.
Аналитический центр Тони Блэра консультирует ChatGPT о влиянии искусственного интеллекта на рабочие места в государственном секторе. Критики ставят под сомнение достоверность результатов и оценку ежегодных затрат на внедрение ИИ в правительстве в размере 4 млрд фунтов стерлингов.
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.