Финансируемый Китаем чат-бот GeoGPT, разработанный при поддержке МСГН, вызывает у геологов опасения по поводу возможной цензуры и предвзятости. Предназначенный для исследователей глобального Юга, он использует обширные данные для углубления понимания наук о Земле.
Звукозаписывающие компании подают в суд на искусственные генераторы песен Suno и Udio за нарушение авторских прав, требуя 150 000 долларов за каждое произведение. Иски, поданные крупными лейблами, такими как Sony, Universal и Warner Records, по поводу использования музыки артистов.
Научитесь бесшовно интегрировать pyFlink, Kafka и PostgreSQL с помощью Docker. Преодолевайте трудности и создавайте конвейер обработки данных в реальном времени для сенсорных данных IoT.
Amazon Lex QnAIntent, работающий на базе Amazon Bedrock, позволяет общаться в режиме реального времени с помощью понимания естественного языка. Возможности точного подбора с помощью Amazon Kendra и OpenSearch Service отвечают нормативным требованиям корпоративных клиентов.
Недавно созданные мультимодальные сети-трансформеры, такие как CLIP и LLaVA, сравниваются с мозгом в плане внимания. Трансформаторы зрения выполняют превнимательную визуальную обработку, подобно мозгу, но с трудом справляются со сложными задачами. Двунаправленная деятельность мозга обеспечивает осознанное внимание сверху вниз и автоматическую обратную связь, что улучшает восприятие и познание.
Манхэттенский стартап Hume разработал первый в мире голосовой ИИ с эмоциональным интеллектом, вызвав опасения по поводу возможного злоупотребления и предвзятости в области ИИ, считывающего чувства. Испытания этой технологии включают в себя выражение таких эмоций, как любовь, через текст, что подчеркивает потенциальную опасность эмоционального ИИ.
Узнайте, как создавать пользовательские наборы данных и загрузчики данных в PyTorch для различных моделей. Поймите разницу между наборами данных и загрузчиками данных и научитесь применять трансформации для предварительной обработки изображений.
Резюме: Общайтесь с заинтересованными сторонами, чтобы определить цели анализа, согласовать ожидания и разработать исследовательские вопросы для эффективного разведочного анализа данных. Определите известное и неизвестное, чтобы заложить прочный фундамент для процесса анализа.
Retrieval Augmented Generation (RAG) улучшает большие языковые модели путем включения внешних источников знаний, повышая производительность в различных приложениях. Задачи включают поиск релевантных знаний, предотвращение галлюцинаций и эффективную интеграцию компонентов поиска и генерации. Оценка приложений RAG имеет решающее значение для обеспечения надежности, повышения производительности и...
NVIDIA AI Workbench упрощает разработку генеративного ИИ с помощью приложений RAG, обеспечивая индивидуальные модели и бесшовное сотрудничество. Бесплатный инструмент упрощает настройку и обеспечивает легкое сотрудничество на разных платформах для специалистов по анализу данных и разработчиков.
Теорема о невозможности Клейнберга ставит под сомнение аксиомы кластеризации. Несмотря на ограничения, прагматическая система оценки предлагает решения для анализа кластеризации.
Apple откладывает появление функций искусственного интеллекта в Европе из-за антимонопольных правил ЕС, сначала они будут запущены в США. Зеркальное отображение телефона, совместное использование экрана SharePlay, Apple Intelligence затронуты.
Компания CDK Global, которой доверяют 15 000 дилерских центров, столкнулась с перебоями в работе из-за кибер-инцидента, в результате чего дилерские центры остались без доступа к основным услугам. Клиенты остаются в неведении, пока CDK пытается решить проблему, что влияет на процессы покупки и продажи автомобилей.
Бывший главный научный сотрудник OpenAI Илья Суцкевер запускает компанию Safe Superintelligence, Inc. (SSI) для разработки передового ИИ, превосходящего человеческий интеллект. Суцкевер стремится к революционным прорывам с небольшой командой, в которую входят бывшие члены OpenAI и инвестор в ИИ из Apple.
В статье "Regression Using LightGBM" в Microsoft Visual Studio Magazine рассматривается использование LightGBM для задач регрессии. LightGBM, древовидная система с открытым исходным кодом, представленная в 2017 году, может работать с многоклассовой классификацией, бинарной классификацией, регрессией и ранжированием.