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.

Разблокировка эффективности роботов: Мультимодальные модели искусственного интеллекта революционизируют сложное планирование

Лаборатория Improbable AI Lab Массачусетского технологического института разработала мультимодальную систему под названием HiP, которая использует три различные базовые модели, помогающие роботам создавать детальные планы для сложных задач. В отличие от других моделей, HiP не требует доступа к парным данным о зрении, языке и действиях, что делает ее более экономичной и прозрачной.

Раскрывая секреты ИИ: использование агентов ИИ для объяснения сложных нейронных сетей

Исследователи Массачусетского технологического института разработали автоматизированный интерпретируемый агент (AIA), который использует модели искусственного интеллекта для объяснения поведения нейронных сетей, предлагая интуитивно понятные описания и воспроизведение кода. AIA активно участвует в формировании гипотез, экспериментальном тестировании и итеративном обучении, совершенствуя свое п...

Революция в выявлении рака поджелудочной железы: ИИ предсказывает пациентов с высоким риском с беспрецедентной точностью

Ученые Массачусетского технологического института разработали две модели машинного обучения - нейронную сеть "PRISM" и модель логистической регрессии - для раннего выявления рака поджелудочной железы. Эти модели превзошли существующие методы, обнаружив 35 % случаев по сравнению со стандартным показателем в 10 %.

Раскрытие "черного ящика": ИИ в здравоохранении и одобрение FDA

В клинике MIT Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health обсуждался вопрос о том, следует ли полностью объяснять "черный ящик" процесса принятия решений моделями ИИ для получения разрешения FDA. Мероприятие также подчеркнуло необходимость образования, доступности данных и сотрудничества между регулирующими органами и медицинскими специалистами при регулировании ИИ в здравоохранении.

Раскрытие влияния контекстных окон на модели трансформеров

В статье обсуждается важность понимания контекстных окон при обучении и использовании трансформеров, особенно с появлением проприетарных LLM и таких техник, как RAG. В ней рассматривается, как различные факторы влияют на максимальную длину контекста, которую может обработать модель трансформатора, и задается вопрос, всегда ли больше - значит лучше.

Раскрытие возможностей GPT-1: глубокое погружение в первую версию революционной языковой модели

В 2017 году Google Brain представил Transformer - гибкую архитектуру, которая превзошла существующие подходы к глубокому обучению и теперь используется в таких моделях, как BERT и GPT. GPT, модель декодера, использует задачу языкового моделирования для генерации новых последовательностей и следует двухэтапной схеме предварительного обучения и тонкой настройки.

Защита генеративного ИИ: архитектура глубокой защиты для приложений LLM

Генеративные приложения ИИ, использующие большие языковые модели (БЯМ), имеют большую экономическую ценность, но управление безопасностью, конфиденциальностью и соответствием нормативным требованиям имеет решающее значение. В этой статье представлены рекомендации по устранению уязвимостей, внедрению передовых методов обеспечения безопасности и разработке стратегий управления рисками для прилож...

Использование возможностей LLM-рецептов данных

В этой статье рассматриваются ограничения, связанные с использованием больших языковых моделей (LLM) для анализа разговорных данных, и в качестве альтернативы предлагается методология "Рецепты данных". Эта методология позволяет создать библиотеку рецептов данных многократного использования, что улучшает время отклика и позволяет внести свой вклад в развитие сообщества.

OpenAI представила потенциальное решение проблемы "лени" ИИ в модели ChatGPT-4

OpenAI представляет обновления моделей ИИ ChatGPT, устраняя проблему "лени" в GPT-4 Turbo и выпуская новую модель GPT-3.5 Turbo с более низкой ценой. Пользователи сообщали о снижении глубины выполнения заданий в ChatGPT-4, что побудило OpenAI принять ответные меры.

Раскрытие потенциала заявок на получение степени магистра: Уроки и стратегии успеха

Разработка приложений для LLM может быть одновременно интересной и сложной задачей, поскольку при этом необходимо учитывать безопасность, производительность и стоимость. Если начать с приложений с низким уровнем риска и придерживаться политики "сначала дешевые LLM", это поможет снизить риски и сократить объем работ, необходимых для запуска.

Создайте собственный пользовательский ИИ-помощник с помощью OpenAI GPT: Пошаговое руководство

Компания OpenAI выпустила простой в использовании веб-инструмент для создания собственных ИИ-помощников без кодирования, для чего требуется только учетная запись Google или Microsoft и подписка OpenAI Plus на 20 долларов в месяц. Пользователи могут персонализировать имя, изображение, тон и стиль взаимодействия своего ИИ-помощника, а также расширить его знания, загрузив определенные документы.

Революция ИИ: Эскалация кибератак и острая необходимость в защите

Ведущее разведывательное агентство Великобритании предупреждает, что с внедрением искусственного интеллекта активность злоумышленников в киберпространстве возрастет, а наибольшую угрозу представляют программы-вымогатели. ИИ снизит барьеры для входа, позволяя как новичкам, так и опытным участникам угроз более эффективно использовать уязвимости и обходить защитные системы.

GeForce NOW запускает потрясающий компьютерный гейминг на Android-устройствах

GeForce NOW повышает уровень компьютерных игр на мобильных устройствах благодаря поддержке высокого разрешения на Android, предлагая захватывающий геймплей на ходу. В библиотеку добавлены новые игры: Stargate: Timekeepers, Enshrouded и Metal: Hellsinger.

Освоение монокулярной оценки глубины: Техники и оценка

В этой статье рассматривается монокулярная оценка глубины (MDE) и ее важность для приложений компьютерного зрения. В ней рассказывается о том, как загрузить и визуализировать данные карты глубины, выполнить вывод с помощью Marigold и DPT, а также оценить прогнозы глубины с помощью набора данных SUN RGB-D.

Singular Value Decomposition (SVD) Made Simple: Рефакторинг алгоритма Якоби в Python

В статье рассматривается алгоритм разложения по сингулярным значениям (SVD) и процесс рефакторинга автором алгоритма Якоби из GNU Scientific Library в Python/NumPy. Автор проверяет свою функцию SVD, созданную "на скорую руку", с помощью функции np.linalg.svd() и подчеркивает полезность SVD в классической статистике и машинном обучении.