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.
Технологии AI/ML позволяют автоматизировать процессы расчетов по сделкам с производными инструментами, повышая эффективность и сокращая количество ошибок в операциях на рынке капитала. Сервисы AWS AI, включая Amazon Textract и технологии Serverless, предлагают масштабируемое решение для интеллектуальной обработки документов в посттрейдинговом жизненном цикле.
OpenAI представляет CriticGPT для улучшения согласования ИИ с помощью RLHF. CriticGPT помогает человеческим рецензентам выявлять ошибки кодирования, превосходя человеческую критику в 63 % случаев.
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.
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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.