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.

Расширение табличных данных с помощью Amazon Bedrock

Amazon Bedrock предлагает FM-системы от ведущих компаний в области искусственного интеллекта через единый API, усовершенствованный RAG для получения точных ответов. Новая функция фильтрации метаданных повышает точность процесса поиска в Amazon Bedrock, поддерживая различных поставщиков векторных хранилищ.

Взламывая код: Машинное обучение и передовые сплавы

Аспиранты Массачусетского технологического института Шериф и Цао используют машинное обучение для определения порядка на коротких расстояниях в металлических сплавах, что крайне важно для разработки высокоэнтропийных материалов с превосходными свойствами. Их работа предлагает новый подход к адаптации свойств материалов в таких отраслях, как аэрокосмическая и биомедицина.

Революционная обработка документов с помощью Bedrock и Claude

Amazon Bedrock предлагает управляемый сервис с ведущими моделями ИИ для генеративных приложений ИИ, улучшающих рабочие процессы обработки документов за счет автоматизации и надежности. Используя Anthropic Claude 3 Sonnet на Amazon Bedrock, организации могут добиться эффективного извлечения данных из отсканированных документов, что способствует трансформации бизнеса и повышению конкурентоспособ...

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.