Monks использует чипы AWS Inferentia2 и SageMaker для оптимизации генерации изображений в реальном времени, что позволяет в 4 раза ускорить обработку и на 60% снизить затраты. Инновационное решение сочетает в себе передовые технологии для повышения производительности и масштабируемости для брендов.
Австралийские университеты подвергаются критике за присуждение степеней студентам с плохим знанием английского языка. Ученые предупреждают, что степени обесцениваются из-за давления, вынуждающего сдавать экзамены студентов-обманщиков, чтобы сохранить доходы.
Amazon Bedrock предлагает лучшие базы знаний от ведущих компаний в области ИИ через единый API, что позволяет настраивать и создавать генеративные приложения ИИ. Базы знаний позволяют эффективно собирать веб-данные и создавать веб-приложения ИИ с контролируемыми диапазонами синхронизации.
Вредоносная программа Mandrake для Android вновь появилась в Google Play после нескольких лет скрытного существования, нацелившись на жертв с помощью сложных шпионских действий. Bitdefender раскрывает передовую тактику уклонения Mandrake, включая kill switch и приложения-обманки, от которых пострадали десятки тысяч пользователей.
Автор создает модель логистической регрессии на C#, предсказывающую пол в зависимости от возраста, штата, дохода и политических взглядов. Пакетное обучение дает ожидаемые результаты, планируется включить регуляризацию с разложением веса для повышения точности.
Калифорнийский законопроект SB-1047 вызывает дискуссию о безопасности ИИ, сосредоточенную на предотвращении «критического вреда», такого как кибератаки и массовые жертвы. Критики опасаются, что законопроект может помешать развитию ИИ, не представляющего угрозы, поскольку он движется к окончательному голосованию в Ассамблее штата в августе.
Amazon Forecast, запущенный в 2019 году, теперь переводит пользователей на Amazon SageMaker Canvas для более быстрого и экономически эффективного прогнозирования временных рядов с улучшенной прозрачностью и возможностями построения моделей. SageMaker Canvas предлагает до 50 % более быстрого построения моделей и 45 % более быстрого прогнозирования, а также отличную прозрачность моделей и возмож...
NVIDIA представила на SIGGRAPH достижения в области генеративного физического ИИ, включая микросервисы NIM для создания интерактивных визуальных ИИ-агентов и обучения физических машин. Технология преобразует такие отрасли, как производство и здравоохранение, позволяя роботам и автоматике более эффективно ориентироваться в окружающей среде.
Искусственные иммунные системы (AIS) имитируют биологические иммунные системы для обнаружения вторжений, используя антитела для выявления подозрительных сетевых пакетов. Демонстрационная симуляция на C# показывает, как лимфоциты подают сигнал тревоги только после определенного порога обнаружения, снижая количество ложных срабатываний.
Искусственный интеллект трансформирует киноиндустрию, поднимая вопросы о подлинности и прозрачности. Генеративный ИИ стремительно развивается, оставляя кинематографистов на «диком западе» этических дилемм.
Моделирование данных создает концептуальное представление взаимосвязей данных. Размерное моделирование Kimball обеспечивает высокопроизводительный доступ и масштабируемость в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса.
Платформа X Элона Маска столкнулась с критикой за нарушение правил GDPR в Великобритании и ЕС из-за использования предварительно установленных флажков согласия. Регуляторы данных проводят расследование в отношении X за получение согласия пользователей на использование систем искусственного интеллекта без их ведома.
Инвесторы сомневаются в окупаемости расходов на ИИ в размере $1млн, поскольку Meta выпускает мощную систему Llama 3.1 405B бесплатно. Инвестиции Цукерберга в чипы на сумму $10,5 млрд подчеркивают высокую стоимость разработки ИИ.
Развитие ChatGPT и подобных технологий, как и смартфонов, достигнет плато. Последний iPhone 15 оснащен чипом A17 Pro, терабайтным хранилищем и постепенными обновлениями.
Непрерывное обучение необходимо для того, чтобы модели ИИ могли адаптироваться к изменяющимся условиям без потери ранее приобретенных знаний. Исследователи изучают такие методы, как регуляризация и воспроизведение, чтобы сбалансировать стабильность и пластичность в обучении моделей.