Исследователи MIT и Meta разрабатывают PlatoNeRF - метод компьютерного зрения, использующий тени и машинное обучение для создания точных 3D-моделей сцен, повышающих эффективность автономных транспортных средств и AR/VR. Сочетая лидар и искусственный интеллект, PlatoNeRF предлагает новые возможности для реконструкции и будет представлен на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию обр...
Реализация кластеризации данных k-means с нуля с помощью JavaScript привела к созданию более простой и понятной версии. В демонстрационном примере в увлекательной форме показано кодирование и нормализация данных для алгоритма k-means.
Proton, пакет для безопасной электронной почты, переходит в некоммерческий фонд, возглавляемый генеральным директором Энди Йеном. Фонд включает в себя сэра Тима Бернерса-Ли и стремится поставить людей на первое место по сравнению с прибылью.
Объяснение нормализации и кодирования данных для алгоритмов машинного обучения, включая вычисление евклидова расстояния. Демонстрирует ручные и программные методы, показывая общую программу нормализации и кодирования на C#.
McDonald's прекращает тестирование чат-бота с искусственным интеллектом после того, как вирусные видеоролики с неправильным заказом вызвали обеспокоенность. Более 100 ресторанов в США уберут автоматические системы заказа.
Nvidia обогнала Microsoft и Apple и стала самой дорогой компанией в мире с рыночной стоимостью $3,34 млн благодаря доминированию на рынке чипов искусственного интеллекта. Акции компании взлетели, поскольку чипмейкер обогнал Apple и укрепил свои позиции на технологическом рынке.
80 % проектов в области искусственного интеллекта терпят неудачу из-за плохой проработки сценариев использования или технических знаний. Gen AI упрощает сложности, помогая компаниям найти ценные применения. В книге "Скрепки и друзья" рассматриваются возможности ИИ для решения растущих задач поддержки клиентов и подчеркивается важность измерения масштабов проблемы.
AI Agent Capabilities Engineering Framework представляет ментальную модель для проектирования агентов ИИ, основанную на когнитивных и поведенческих науках. Концепция классифицирует способности на "Восприятие", "Мышление", "Действие" и "Адаптация", стремясь оснастить агентов ИИ для выполнения сложных задач с человекоподобной квалификацией.
ИИ меняет процесс открытия лекарств, помогая ученым находить экономически эффективные молекулы с нужными свойствами. Алгоритм SPARROW, разработанный в MIT, упрощает планирование синтеза, оптимизируя затраты и экспериментальные этапы для создания новых лекарств, агрохимикатов и специализированных материалов.
Предприятия могут модернизировать работу с документами с помощью интеллектуальной автоматизации на AWS, оптимизируя рабочие процессы и повышая точность. ИИ может революционизировать финансовые процессы, автоматически извлекая данные из электронных писем, сокращая расходы и повышая эффективность.
SoftBank разрабатывает технологию "подавления эмоций" на основе искусственного интеллекта, которая будет изменять голоса рассерженных клиентов для более спокойного общения со службой поддержки. Проект направлен на снижение стресса операторов и планируется к запуску к марту 2026 года, что вызвало неоднозначную реакцию в сети.
Распознавание именных сущностей (NER) извлекает сущности из текста, традиционно требуя тонкой настройки. Новые большие языковые модели, такие как LLM Amazon Bedrock, позволяют выполнять NER с нулевым результатом, революционизируя извлечение сущностей.
Потенциал Африки в области искусственного интеллекта и "зеленых" рабочих мест высок, но глобальная поддержка крайне важна, считает профессор Патрик Веркоойен, новый ректор Университета Найроби. Благодаря огромным природным ресурсам и молодому населению перспективы Африки неоспоримы, поскольку к 2050 году она станет домом для каждого четвертого жителя планеты.
Автоматизация управления ресурсами при обучении больших языковых моделей оптимизирует эффективность, позволяя сосредоточиться на экспериментах и инновациях. Интеграция AWS Trainium и AWS Batch обеспечивает масштабируемое и экономически эффективное обучение глубокому обучению с упорядоченной оркестровкой.
Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что большие языковые модели могут понимать визуальный мир и генерировать сложные сцены. Запросив у LLM самокорректирующийся код для изображений, они улучшили простые рисунки и обучили систему зрения без использования визуальных данных.