Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Розкриття можливостей великих мовних моделей у рекомендаціях новин

DER SPIEGEL покращує рекомендації новин, використовуючи великі мовні моделі (LLM) для точних прогнозів. Результати показують, що LLM досягають 56% точності@5, перевершуючи випадкові рекомендації.

Вплив технологічних гігантів на наше сприйняття технологій

У своїй новій книзі Марієт'є Шааке обговорює безпрецедентну силу великих технологій. Вона підкреслює, що вплив технологічних компаній поширюється на різні сектори, на відміну від попередніх монополій.

Маленький, але могутній

Зростає занепокоєння щодо впливу великих мовних моделей (ВММ) на навколишнє середовище. Приклад: Llama 3.1 405B від Meta вимагає величезних ресурсів, викидає тонни CO2. OpenAI стикається з фінансовими труднощами, оскільки витрати на виведення майже збігаються з загальним доходом.

Розкриття потенціалу мультимодальних вбудовувань

Мультимодальні вбудовування об'єднують текстові та графічні дані в єдину модель, уможливлюючи крос-модальні додатки, такі як підписи до зображень і модерація контенту. CLIP вирівнює представлення тексту і зображень для класифікації зображень з нульового кадру, демонструючи переваги спільного простору для вбудовування.

Оптимізація деревовидних структур даних: Підхід зі стислим індексом

Зберігання деревовидних структур даних у вигляді списків спрощує пошук вузлів. Перетворення повних списків у стислі індексні дерева вимагає використання явних дочірніх індексів.

Холодне майбутнє: Рецензія на «Хам» Хелен Філліпс

Мей втрачає роботу через людиноподібних роботів, зазнає трансформації обличчя, щоб її не впізнали, і бореться з екологічними та технологічними викликами разом зі своєю сім'єю. Роман змальовує майбутнє, де штучний інтелект, забруднення довкілля та залежність від девайсів формують повсякденне життя у моторошно реалістичній манері.

Медіа-гіганти проти OpenAI у мільярдному судовому процесі

Найбільші новинні організації Канади подали до суду на OpenAI за використання їхніх статей для навчання ChatGPT без дозволу. Позов вимагає відшкодування збитків і частки прибутку, а також судової заборони на використання статей у майбутньому.

Підвищення точності розпізнавання текстів за допомогою відкритого програмного забезпечення

Open Food Facts використовує машинне навчання для покращення своєї бази даних продуктів харчування, зменшуючи кількість нерозпізнаних інгредієнтів та підвищуючи точність даних. Проект демонструє успіх створення власної моделі, яка перевершує існуючі рішення на 11%.

Неможливість відстежити ШІ: уряд Великої Британії ігнорує обов'язковий реєстр

Відомствам Уайтхолу бракує прозорості у використанні ШІ, що викликає занепокоєння щодо нагляду за державним сектором. Урядові установи, зокрема Міністерство праці та соціальної політики і Міністерство внутрішніх справ, використовують ШІ для різних завдань - від виявлення шахрайства до контролю за дотриманням імміграційного законодавства.

Розшифровка LLM: Короткий посібник

LLMs. txt - це новий веб-стандарт, оптимізований для систем штучного інтелекту, представлений Джеремі Говардом з Answer. AI. Підтримка Mintlify прискорила прийняття стандарту індустрією, зробивши технічну документацію більш дружньою до ШІ.

Вивільнення потужності агентного ШІ

Агентний ШІ, що використовує спеціалізовані програмні агенти ШІ, зараз домінує у сфері ШІ, а такі великі гравці, як Microsoft і Google, інтенсифікують свої дослідження. Ці системи можуть відчувати, міркувати, діяти і навчатися, демонструючи потенціал для широкого застосування в різних галузях.

Темна сторона великих технологій: Навчання штучного інтелекту та пограбування культури

Звіт Сенату рекомендує окреме законодавство про ШІ та захист творчих працівників. Технологічні гіганти зазнали критики за нечіткість у використанні австралійських даних у навчанні ШІ.

Максимізація видимості AWS Trainium та Inferentia за допомогою Datadog

Інтеграція Datadog з AWS Neuron оптимізує робочі навантаження ML на екземпляри Trainium та Inferentia, забезпечуючи високу продуктивність та моніторинг у реальному часі. Інтеграція з Neuron SDK забезпечує глибоке спостереження за виконанням моделі, затримками та використанням ресурсів, що сприяє ефективному навчанню та висновкам.