Критическая уязвимость в программном обеспечении MOVEit компании Progress Software активно эксплуатируется, подвергая риску безопасность в Интернете. В результате предыдущих атак пострадали крупные организации, включая Shell и British Airways, и миллионы людей.
Статья Классификация ближайшего центроида для числовых данных в журнале Microsoft Visual Studio Magazine. Классификация по ближайшим центроидам проста, интерпретируема, но менее мощна, чем другие методы, однако достигает высокой точности в предсказании видов пингвинов.
Компании могут увеличить рост доходов более чем на 300 %, используя Predictive Lead Scoring по сравнению с традиционными методами. Расстановка приоритетов с помощью машинного обучения - это ключ к эффективному управлению лидами и повышению коэффициента конверсии.
Документальный фильм исследует ИИ-ботов, симулирующих умерших близких, поднимая вопросы об этике индустрии цифровой загробной жизни. Эмоциональное путешествие писателя Джошуа Барбо с виртуальной подругой Джессикой демонстрирует сверхъестественный потенциал Project December.
Ansys использует технологии NVIDIA для решения сложных задач в 3D-IC проектировании на конференции Design Automation Conference. Используя NVIDIA Omniverse и Modulus, инженеры Ansys могут оптимизировать производительность и надежность чипов с помощью суррогатных моделей на основе искусственного интеллекта для более быстрого моделирования.
Снижение размерности с помощью PCA и нейронного автоэнкодера на C#. Автоэнкодер уменьшает смешанные данные, PCA - только числовые. Автоэнкодер полезен для визуализации данных, ML, очистки данных, обнаружения аномалий.
Большие языковые модели (LLM) позволяют общаться с людьми, но при этом могут распространять дезинформацию и вредный контент. Защитные ограждения имеют решающее значение для снижения рисков в приложениях LLM, обеспечивая безопасные и желаемые результаты.
Последняя модель искусственного интеллекта Anthropic, Claude LLM, превосходит конкурентов в кодировании и рассуждениях на основе текста. Усовершенствованная версия демонстрирует улучшенные способности к нюансам, юмору и написанию естественного контента, а также уделяет приоритетное внимание безопасности и прозрачности с помощью внешних оценок.
Центр долгосрочной устойчивости призывает правительство Великобритании отслеживать инциденты с ИИ для предотвращения рисков. В докладе предлагается создать систему регистрации случаев неправильного использования и неисправностей ИИ для повышения осведомленности.
ChatGPT обеспечивает исследования автономного вождения в Wayve, используя фреймворк LangProp для оптимизации кода без тонкой настройки нейронных сетей. LangProp, представленный на семинаре ICLR, демонстрирует потенциал LLM для повышения эффективности вождения посредством генерации и улучшения кода.
Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе, Калифорнийского университета в Дэвисе, LuxiTech и Университета Сучоу разработали языковую модель ИИ без матричного умножения, что потенциально может снизить воздействие на окружающую среду и эксплуатационные расходы систем ИИ. Доминирующее положение Nvidia в области графических процессоров для центров обработки данных, используемых в...
Министерство социального и семейного развития и команда GovTech создали Fill.sg за 2 недели на хакатоне LAUNCH! Hackathon, чтобы упростить составление отчетов с помощью искусственного интеллекта. Используя модели с длинным контекстом и удобный интерфейс, Fill. sg призван упростить составление отчетов для сотрудников государственных служб.
Компания Krikey AI использует Amazon SageMaker Ground Truth для эффективного маркирования огромных объемов данных для своей инновационной платформы 3D-анимации, демократизируя процесс создания анимации с помощью искусственного интеллекта. Это партнерство позволяет Krikey AI быстро получать высококачественные метки, соответствующие их потребностям, ускоряя разработку своей модели преобразования...
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.
Классификация по ближайшему центроиду оказалась неэффективной для сложных предсказаний, набрав лишь 55% точности на тестовых данных. Она лучше всего подходит в качестве базовой для сравнения с более мощными методами классификации, такими как нейронные сети.