DDPG улучшает медицинскую робототехнику, управляемую искусственным интеллектом, решая проблему непрерывного управления действиями. Система Actor-Critic в DDPG объединяет DPG и DQN для повышения стабильности и производительности в средах с непрерывным пространством действий.
Берлинская компания Vay предлагает уникальный сервис теледрайвинга с использованием технологии NVIDIA для безопасного дистанционного управления автомобилем в режиме реального времени. Vay изменяет мобильность с помощью автономного вождения, управляемого человеком и определяемого искусственным интеллектом, устанавливая новый стандарт в городском транспорте.
Графические процессоры NVIDIA RTX обеспечивают 1 300 TOPS для игр и творчества на базе ИИ. Присоединяйтесь к #WinterArtChallenge, чтобы продемонстрировать свое искусство и выиграть место в социальных сетях NVIDIA Studio.
Инструменты искусственного интеллекта Apple могут переписывать тексты и электронные письма, но лингвисты предупреждают о потере нюансов и характера. Технология призвана сделать речь пользователей более дружелюбной или профессиональной.
Масштабируемые симуляции с OpenUSD и NVIDIA Omniverse способствуют развитию робототехники, позволяя проводить реалистичные испытания и обучение ИИ в виртуальных средах. Такие компании, как Cobot и Field AI, используют Isaac Sim для проверки производительности роботов и создания моделей ИИ для различных приложений.
Китай проводит расследование в отношении Nvidia на предмет нарушения антимонопольного законодательства на фоне ограничений в секторе чипов США, которые затронут чипы для искусственного интеллекта и игровых автоматов. Государственная администрация по регулированию рынка (SAMR) проводит расследование, не уточняя предполагаемые нарушения.
Даниэла Рус из Массачусетского технологического института получила премию Джона Скотта 2024 года за новаторские исследования в области робототехники, которые позволили переопределить возможности роботов, выходящие за рамки традиционных норм. Работа Рус сосредоточена на разработке объяснимых алгоритмов для создания совместных роботов, способных решать реальные задачи, подчеркивая синергию между...
Исследователи Массачусетского технологического института разработали систему, использующую большие языковые модели для преобразования сложных объяснений ИИ в простой язык, что улучшает понимание пользователя. Система оценивает качество изложения, позволяя пользователям доверять предсказаниям машинного обучения и настраивать объяснения под конкретные нужды.
Pixtral 12B, передовая модель языка зрения от Mistral AI, превосходит другие модели при решении текстовых и мультимодальных задач. Она имеет новую архитектуру с 400-миллионным кодировщиком зрения и 12-миллиардным декодером трансформации, обеспечивая высокую производительность и скорость понимания изображений и документов.
Краткое содержание: Узнайте три незатратных решения для эффективного повышения качества данных. Используйте старые приемы работы с базами данных, создавайте пользовательские информационные панели и генерируйте данные с помощью Python. Упростите процессы и уменьшите сложность для повышения качества данных.
Классификационные модели дают не только ответы, но и уровни уверенности с помощью оценок вероятности. Изучите, как семь основных классификаторов рассчитывают и визуально выражают уверенность в прогнозе. Понимание вероятности прогноза - ключ к интерпретации того, как модели делают выбор с разным уровнем уверенности.
Реализовал регрессию AdaBoost с нуля на Python, изучая деревья решений и компоненты k-nearest neighbors. Нашел оригинальный исходный документ для AdaBoost. Алгоритм R2, столкнувшийся с трудным, но полезным инженерным процессом.
Два подхода к изучению мультимодальных данных: сначала внедрить, потом сделать вывод с помощью Amazon Titan Multimodal Embeddings и сначала сделать вывод, потом внедрить с помощью Anthropic's Claude 3 Sonnet. Оценка с помощью набора данных SlideVQA, предоставляющего краткие ответы на вопросы пользователей.
Исследователи MIT CSAIL разработали ContextCite, инструмент для повышения доверия к контенту, создаваемому ИИ, путем определения внешних источников контекста. Этот инструмент помогает пользователям проверять утверждения, отслеживать ошибки в источниках и выявлять галлюцинации.
Большие языковые модели, такие как ChatGPT, быстро развиваются, но могут проявлять политическую предвзятость. Исследование MIT ставит вопрос о том, могут ли модели вознаграждения быть одновременно правдивыми и непредвзятыми.