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

Повышение производительности LLM с помощью графических процессоров NVIDIA RTX

LM Studio обеспечивает высокопроизводительные локальные LLM-выводы на графических процессорах NVIDIA RTX. Новые функции, такие как параметр «выбор инструмента», улучшают контроль над моделью и интеграцию для более быстрых и частных взаимодействий ИИ.

Чатботы для терапии искусственным интеллектом: Рискованная альтернатива

Марк Цукерберг предлагает использовать чат-ботов с искусственным интеллектом в качестве психотерапевтов для тех, у кого нет людей, что вызывает дискуссию о надзоре за такими инструментами. Эксперты предупреждают о потенциальных опасностях, связанных с получением советов от ИИ без надлежащего регулирования.

Жертва искусственного интеллекта противостоит убийце в суде

Искусственный интеллект позволяет погибшему Крису Пелки обратиться к своему убийце в суде Аризоны, выразив прощение и желание дружбы. Пелки, набожный ветеран армии, был застрелен во время инцидента на дороге в 2021 году, что демонстрирует уникальное использование искусственного интеллекта для заявлений о воздействии на жертву.

Борьба за власть: Фракционная борьба лейбористов

Лейбористские депутаты из Виктории и других штатов обеспокоены доминированием правой фракции НЮУ в правительстве Албанезе. Есть опасения, что министр промышленности Эд Хусик может быть понижен в должности, что приведет к тому, что НЮУ потеряет высший государственный пост.

Cadence сотрудничает с NVIDIA для ускорения проектирования на основе искусственного интеллекта

Cadence представляет суперкомпьютер Millennium M2000 с технологией NVIDIA для ускоренного проектирования и приложений в области наук о жизни, обеспечивающий до 80 раз более высокую производительность. Сотрудничество с NVIDIA включает планы по созданию фабрик искусственного интеллекта и покупку NVIDIA 10 систем Millennium Supercomputer для рабочих процессов проектирования чипов.

Революционное прогнозирование: Модели Chronos компании Deutsche Bahn на Amazon Bedrock

Deutsche Bahn сотрудничает с Amazon, чтобы упростить прогнозирование временных рядов с помощью Chronos-Bolt, сократить время разработки и повысить точность. Модели Chronos, использующие архитектуру языковых моделей, обеспечивают более быстрый вывод, более эффективную работу с памятью и более низкие затраты на хостинг, революционизируя прогнозирование для железнодорожного гиганта.

Технологические гиганты процветают на фоне проблем с тарифами

Тарифы Трампа по-разному влияют на технологические компании. Meta запускает новое приложение для искусственного интеллекта с миллиардом пользователей. OpenAI обновляет ChatGPT. Обзор первого срока Элона Маска.

Невиновен, пока не доказано обратное

Чикагский мюзикл исследует перекладывание вины на других и моральные устои в мире жадности и убийств. Исследования показывают, что люди склонны меньше винить ИИ, когда он выглядит более человекоподобным, а самое тяжелое бремя несут программисты.

Разгадка тайны обратного распространения: Объяснение полной производной

Реферат: Эта статья разъясняет ошибочные представления об обратном распространении, объясняя общую производную и вводя правило векторной цепи для упрощения сложных вычислений в нейронных сетях. Реализация векторного исчисления в уравнениях обратного распространения оптимизирует вычисление градиентов для всех весов в слое одновременно, повышая эффективность обучения моделей.

Прорыв в области искусственного интеллекта: Взлом кода «Энигмы» за рекордное время

Прорыв команды Алана Тьюринга во взломе кода «Энигма» теперь считается компьютерными учеными «простым», демонстрируя эволюцию современных вычислений. Несмотря на огромные усилия, которые требовались для расшифровки кода, инновационные машины Тьюринга «Бомбы» к 1943 году могли расшифровывать по два сообщения каждую минуту.

Оптимизация алгоритмов RL: Сравнительное исследование

Краткое содержание: В первой части книги Саттона и Барто рассматриваются фундаментальные методы Reinforcement Learning, а вторая часть посвящена использованию глубоких нейронных сетей для получения приближенных решений. В последующих частях книги будет проведен сравнительный анализ алгоритмов в среде Gridworld для выявления наиболее эффективных методов.