Microsoft и академические исследователи представили технологию 1-shot RLVR, позволяющую добиться впечатляющих результатов всего на одном обучающем примере и революционизирующую тонкую настройку языковых моделей для задач рассуждения. Разработчики могут использовать эту технику для создания математических агентов, репетиторов и вторых пилотов без необходимости использования огромных наборов дан...
Универсальная теорема аппроксимации раскрывает возможности нейронной сети с одним скрытым слоем. В игре Hugging Face показано более миллиона предварительно обученных моделей, что подчеркивает необходимость использования различных сетевых архитектур.
Генеративные решения ИИ, такие как Amazon Bedrock, преобразуют отрасли, позволяя организациям использовать базовые модели для инновационных приложений ИИ. Компания FloQast, имеющая более 2 800 клиентов, оптимизирует бухгалтерские операции с помощью решений на основе искусственного интеллекта на базе Amazon Bedrock, решая сложные задачи в масштабе.
Probabilistic Machine Learning меняет наше представление о моделях машинного обучения, подчеркивая важность понимания распределения вероятностей в прогнозах. Такой подход не только дает ответы, но и показывает уровень доверия к модели, что позволяет принимать более взвешенные решения.
Правительство проведет оценку экономического воздействия изменений в авторском праве, чтобы учесть опасения художников перед решающим голосованием. Обещание опубликовать отчеты о прозрачности, лицензировании и доступе к данным для разработчиков ИИ.
Microsoft планирует инвестировать в ИИ $80 млрд в этом году, превысив ожидания по выручке: она составила $70,07 млрд. Прибыль на акцию превысила прогнозы аналитиков и составила $3,46, что свидетельствует о финансовом успехе ИИ.
В машинном обучении, когда речь идет о различном словарном запасе, гауссово ядро измеряет сходство векторов. Несоответствия в обозначениях представляют собой проблему для понимания функций ядра в исследованиях и приложениях.
Представляем AutoPatchBench, эталон для устранения уязвимостей с помощью искусственного интеллекта, улучшающий решения в области безопасности и способствующий сотрудничеству. Автоматизация исправления ошибок с помощью искусственного интеллекта сокращает время и усилия, обеспечивая эффективную защиту цифровой среды.
LLM-агенты захватывают мир технологий, но аналитический ИИ по-прежнему важен для обеспечения количественной основы. Интеграция обеих технологий создает беспрецедентные возможности для развития способностей ИИ.
Создание надежной системы транскрипции длинных аудиоинтервью на французском языке с помощью ИИ Vertex от Google столкнулось с неожиданными трудностями. Несмотря на ограничения модели, команда справилась с оценкой бюджета и катастрофами, связанными со смещением временных меток, чтобы создать масштабируемое решение.
Агентный ИИ ставит перед разработчиками новые задачи по обеспечению соответствия человеческим намерениям и общественным нормам. Эти передовые системы могут разрабатывать и реализовывать долгосрочные скрытые стратегии, что требует новых подходов к обеспечению безопасности и согласованности.
От QA-инженера до эксперта-самоучки в области анализа данных - навигация по размытым границам ролей в быстро меняющемся технологическом мире. Исследование реальных различий между ролями в области данных на примере вымышленного стартапа быстрой коммерции Quikee и его потребностей в данных.
Генеративный искусственный интеллект преобразует отрасли, но опасения по поводу его ответственного использования растут. Для снижения рисков и обеспечения безопасной разработки ИИ крайне важна «красная команда».
Основатель компании LogiGreen рассказывает об использовании искусственного интеллекта для улучшения аналитики цепочки поставок в целях устойчивых преобразований и преодоления проблем, с которыми сталкиваются компании. Агентский искусственный интеллект помогает улучшить отчетность и ускорить реализацию инициатив в области устойчивого развития.
Модели Amazon Nova предлагают передовой интеллект и экономическую эффективность на Amazon Bedrock. Переход на эти модели требует оперативной оптимизации и тщательной оценки для обеспечения стабильности и улучшения производительности.