Ассистенты на базе генеративного ИИ и больших языковых моделей (БЯМ) меняют инвестиционные исследования на рынках капитала, автоматизируя задачи и повышая производительность финансовых аналитиков. Эти помощники могут собирать и анализировать многогранные финансовые данные из различных источников, позволяя аналитикам работать быстрее и точнее принимать инвестиционные решения.
Прибыль Currys выросла на 10% благодаря телефонам/компьютерам с искусственным интеллектом, несмотря на падение продаж в Великобритании. Samsung Galaxy S24 стал бестселлером благодаря инструментам искусственного интеллекта для фотографирования/перевода.
Исследователи из Университета Рединга использовали сгенерированные искусственным интеллектом ответы на экзаменах, чтобы обмануть профессоров и получить более высокие оценки, чем реальные студенты. Проект вызвал обеспокоенность по поводу честности курсовых работ и онлайн-оценок.
Исследователи из Токийского университета и Гарварда создали реалистичную кожу роботов с человеческими клетками, способную передавать эмоции. Исследование изучает преимущества использования живых тканей для покрытия роботов, подчеркивая потенциал самовосстановления.
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.