ИИ меняет процесс открытия лекарств, помогая ученым находить экономически эффективные молекулы с нужными свойствами. Алгоритм SPARROW, разработанный в MIT, упрощает планирование синтеза, оптимизируя затраты и экспериментальные этапы для создания новых лекарств, агрохимикатов и специализированных материалов.
Объяснение нормализации и кодирования данных для алгоритмов машинного обучения, включая вычисление евклидова расстояния. Демонстрирует ручные и программные методы, показывая общую программу нормализации и кодирования на C#.
Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что большие языковые модели могут понимать визуальный мир и генерировать сложные сцены. Запросив у LLM самокорректирующийся код для изображений, они улучшили простые рисунки и обучили систему зрения без использования визуальных данных.
Отчет МВФ рекомендует фискальную политику для решения проблемы выбросов углекислого газа ИИ. Генеративный ИИ развивается с бешеной скоростью.
AI Agent Capabilities Engineering Framework представляет ментальную модель для проектирования агентов ИИ, основанную на когнитивных и поведенческих науках. Концепция классифицирует способности на "Восприятие", "Мышление", "Действие" и "Адаптация", стремясь оснастить агентов ИИ для выполнения сложных задач с человекоподобной квалификацией.
Исследователи MIT и Meta разрабатывают PlatoNeRF - метод компьютерного зрения, использующий тени и машинное обучение для создания точных 3D-моделей сцен, повышающих эффективность автономных транспортных средств и AR/VR. Сочетая лидар и искусственный интеллект, PlatoNeRF предлагает новые возможности для реконструкции и будет представлен на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию обр...
Автоматизация управления ресурсами при обучении больших языковых моделей оптимизирует эффективность, позволяя сосредоточиться на экспериментах и инновациях. Интеграция AWS Trainium и AWS Batch обеспечивает масштабируемое и экономически эффективное обучение глубокому обучению с упорядоченной оркестровкой.
Предприятия могут модернизировать работу с документами с помощью интеллектуальной автоматизации на AWS, оптимизируя рабочие процессы и повышая точность. ИИ может революционизировать финансовые процессы, автоматически извлекая данные из электронных писем, сокращая расходы и повышая эффективность.
Технологические евангелисты выступают за образование с использованием искусственного интеллекта на фоне глобального закрытия школ, но автор Алекс Бирд предупреждает о растущих рисках. Затронуты 850 миллионов детей.
Туристические компании внедряют генеративный ИИ для виртуальных турагентов, повышая качество обслуживания клиентов с помощью персонализированных рекомендаций и эффективных процессов бронирования. Guardrails для Amazon Bedrock предлагает надежные средства защиты для снижения рисков и безопасного развертывания технологий генеративного ИИ, обеспечивая лучшую в отрасли защиту и возможности настрой...
Потенциал Африки в области искусственного интеллекта и "зеленых" рабочих мест высок, но глобальная поддержка крайне важна, считает профессор Патрик Веркоойен, новый ректор Университета Найроби. Благодаря огромным природным ресурсам и молодому населению перспективы Африки неоспоримы, поскольку к 2050 году она станет домом для каждого четвертого жителя планеты.
Мередит Уиттакер, президент фонда Signal Foundation, ведет борьбу против слежки и обмена данными. В 2018 году она организовала прогулки в Google в знак протеста против государственной слежки и сексуальных нарушений.
Распознавание именных сущностей (NER) извлекает сущности из текста, традиционно требуя тонкой настройки. Новые большие языковые модели, такие как LLM Amazon Bedrock, позволяют выполнять NER с нулевым результатом, революционизируя извлечение сущностей.
SoftBank разрабатывает технологию "подавления эмоций" на основе искусственного интеллекта, которая будет изменять голоса рассерженных клиентов для более спокойного общения со службой поддержки. Проект направлен на снижение стресса операторов и планируется к запуску к марту 2026 года, что вызвало неоднозначную реакцию в сети.
Реализация кластеризации данных k-means с нуля с помощью JavaScript привела к созданию более простой и понятной версии. В демонстрационном примере в увлекательной форме показано кодирование и нормализация данных для алгоритма k-means.