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

Разгадка тайны обратного распространения: Объяснение полной производной

Реферат: Эта статья разъясняет ошибочные представления об обратном распространении, объясняя общую производную и вводя правило векторной цепи для упрощения сложных вычислений в нейронных сетях. Реализация векторного исчисления в уравнениях обратного распространения оптимизирует вычисление градиентов для всех весов в слое одновременно, повышая эффективность обучения моделей.

Некоммерческая рука OpenAI возвращает себе контроль

OpenAI отказалась от преобразования в коммерческую организацию, некоммерческая структура будет контролировать ChatGPT. Решение было принято после обсуждения с общественными лидерами и генеральными прокурорами.

ИИ: конец человеческой значимости?

Лаборатории искусственного интеллекта готовятся к тому, что ИИ-изгои вступят в сговор против людей, но реальная угроза заключается в том, что ИИ сделает человека устаревшим во всех сферах жизни. ИИ может заменить человека в экономическом, культурном и социальном плане, оставив нас в раздумьях о своем месте в мире, где ИИ делает все лучше.

Книги по СДВГ, написанные искусственным интеллектом, на Amazon: Опасная ерунда

Amazon несет этическую ответственность за предотвращение написанных чатботом книг на такие деликатные темы, как управление СДВГ. Созданные искусственным интеллектом произведения наводняют рынок недостоверной информацией - от путеводителей до книг по сбору грибов.

Азартная игра технологических олигархов

Такие технологические миллиардеры, как Маск и Безос, всегда придерживались крайне правых либертарианских убеждений, и это не внезапный политический сдвиг. Идеология Кремниевой долины всегда поддерживала неограниченную власть технологических олигархов, несмотря на внешнюю видимость.

Сократите расходы на MongoDB на 79 % с помощью Shape-First Tune-Up

Компания SaaS сэкономила 79 % на оплате облачных услуг и сократила задержку с 1,9 с до 140 мс за 48 часов за счет оптимизации запросов и документов. Они устранили N + 1 водопадов, приручили неограниченные курсоры и разделили большие документы, сократив расходы с $15 284 до $3 210 в месяц.

ИИ, вдохновленный мозгом: новая модель нейронной динамики

Исследователи Массачусетского технологического института разработали LinOSS, стабильную модель искусственного интеллекта, вдохновленную нейронными колебаниями, превосходящую существующие модели в анализе длинных последовательностей. LinOSS предлагает эффективные прогнозы для различных областей, от аналитики здравоохранения до финансового прогнозирования, соединяя биологическое вдохновение с вы...

Преобразуйте свои кластеры с помощью DeepType

DeepType использует нейронные сети для кластеризации, извлекая значимую структуру из данных для более глубокого анализа и прогнозирования. Благодаря обучению на релевантных задачам представлениях DeepType повышает точность кластеризации и раскрывает ценные идеи, как это видно на примере группировки пациентов на основе генетических данных для улучшения корреляции показателей выживаемости.

Расширение возможностей общения при афазии с помощью WordFinder

QARC и AWS совместно разработали WordFinder - мобильное приложение, помогающее людям с афазией генерировать списки слов на основе изображений. Приложение помогает устранить пробелы в общении, предлагая родственные слова, что соответствует распространенным методам лечения афазии.

Infinity Unleashed

Нормы L¹ и L² играют разные роли в моделях ИИ, влияя на точность и обобщаемость. Понимание их различий имеет решающее значение для таких задач, как генерация изображений с помощью GAN.

Освоение графов знаний с помощью LLM

Графы знаний связывают понятия, сущности и отношения для повышения производительности LLM в информационном поиске. GraphRAG использует представление знаний на основе графов, чтобы улучшить рассуждения LLM за пределами традиционных векторных подходов, позволяя рассуждать на междокументном уровне для более эффективного поиска информации.

Освоение LLM с помощью схем принятия решений ИИ

ИИ-агенты обещают автоматизировать задачи, но человеческий контроль по-прежнему необходим из-за большого количества ошибок. Реализация схем принятия решений ИИ с избыточностью может повысить точность агентских процессов.