За арест «LockBitSupp», выданного за Дмитрия Юрьевича Хорошева, лидера группы разработчиков вымогательского ПО LockBit, назначена награда в 10 миллионов долларов. По данным прокуратуры, Хорошев вымогал 500 миллионов долларов у 2500 жертв, причинив миллиардный ущерб по всему миру.
Откройте для себя возможности прогнозирования будущего с помощью анализа временных рядов и прогнозирования. Узнайте, как анализировать тенденции данных и делать точные прогнозы с помощью Python и статмоделей.
Meta исследует Federated Learning with Differential Privacy для повышения конфиденциальности пользователей путем обучения ML-моделей на мобильных устройствах, добавляя шум для предотвращения запоминания данных. Проблемы включают балансировку меток и замедленное обучение, но новая архитектура системы Meta направлена на решение этих проблем, позволяя масштабировать и эффективно обучать модели на...
Виртуальные деловые совещания не заставят себя ждать: ожидается, что к 2024 году 41 % из них будут гибридными или виртуальными. Автоматизируйте резюме совещаний с помощью искусственного интеллекта для эффективного сосредоточения и повышения производительности.
Veritone, калифорнийская компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте, предлагает мощные ИИ-решения для обработки мультимедиа и не только. Они расширяют возможности поиска медиафайлов с помощью новых методов искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.
Эффективные стратегии обнаружения мошенничества с использованием искусственного интеллекта имеют решающее значение для предотвращения финансовых потерь в банковском секторе. С такими видами мошенничества, как кража личных данных, мошенничество с транзакциями и кредитное мошенничество, можно бороться с помощью передовой аналитики и мониторинга в режиме реального времени.
Разработка моделей машинного обучения похожа на выпечку - небольшие изменения могут оказать большое влияние. Отслеживание экспериментов очень важно для отслеживания входных и выходных данных, чтобы найти наиболее эффективную конфигурацию. Организация и протоколирование экспериментов ML помогает не упустить из виду, что работает, а что нет.
Управление модельными рисками (MRM) в финансовой сфере имеет решающее значение для управления рисками, связанными с использованием моделей машинного обучения для принятия решений в финансовых учреждениях. Weight & Biases может повысить прозрачность и скорость рабочего процесса, снизив вероятность значительных финансовых потерь.
Предприятия инвестируют в системы ML, чтобы обеспечить их ценность, но сталкиваются с проблемами, связанными с поддержанием производительности. MLOps применяет принципы DevOps к системам ML для совместной работы, автоматизации и непрерывного совершенствования.
Такие термины, как "одноразовое обучение", "малоразовое обучение", "нулевое обучение" и "тонкая настройка" в ИИ имеют разные определения. Среди методов - сиамские сети, метаобучение, не зависящее от модели, и включение вспомогательных данных для классификации.
Известный исследователь в области искусственного интеллекта Андрей Карпати предлагает модифицировать ChatGPT для космической связи, вызывая интерес к этой области. Влиятельный профиль Карпати и инновационный проект "llm.c" демонстрируют упрощение процесса обучения LLM.
Студенты МехИ демонстрируют инновационные работы в области робототехники, биоинженерии и устойчивой энергетики. Будущее машиностроения безгранично: от демократизации дизайна с помощью генеративного искусственного интеллекта до защиты морской флоры и фауны и получения воды из воздуха.
Житель Флориды Онур Аксой приговорен к 78 месяцам за мошенничество с подделками на сумму 100 миллионов долларов, направленное на американских военных, и должен выплатить 100 миллионов долларов реституции компании Cisco. Аксой использовал поддельное оборудование и упаковку Cisco, действовал через 19 компаний и множество интернет-магазинов.
Регрессия временных рядов - сложная задача, и для ее решения существуют различные методы. В последних исследованиях изучается использование нейронных сетей, подобных трансформаторам, для повышения точности прогнозирования.
Stanford NLP представляет DSPy для разработки подсказок, переходя от ручного написания подсказок к модульному программированию. Новый подход направлен на оптимизацию подсказок для LLM, повышая надежность и эффективность.