Ключевые выводы для специалистов по исследованию данных и менеджеров: 1. Расскажите историю с помощью данных, ориентированных на вашу аудиторию. 2. Деловая хватка отличает хороших ученых по данным от отличных, обеспечивая максимальную отдачу для заинтересованных сторон.
Salesforce грозит потерять 48 миллиардов долларов рыночной стоимости на фоне опасений по поводу низкого прогноза роста выручки и конкуренции со стороны конкурирующих предложений в области искусственного интеллекта. Акции компании упали на 18 % после того, как квартальные результаты впервые за 15 лет оказались ниже ожиданий.
Крупнейшие технологические компании, такие как Google, Microsoft и Meta, создают группу UALink для разработки нового стандарта межсоединения чипов ускорителей искусственного интеллекта, который бросит вызов доминирующему положению NVLink компании Nvidia. Цель UALink - создать открытый стандарт для аппаратных разработок ИИ, обеспечивающий сотрудничество и отказ от проприетарных экосистем, подоб...
Недавняя работа Anthropic посвящена механистической интерпретируемости больших языковых моделей и показывает, как нейронные сети представляют значимые понятия через направления в пространстве активации. В исследовании приводятся доказательства того, что интерпретируемые признаки коррелируют с определенными направлениями, влияя на выход модели.
Нейробиолог представляет spatstat для пространственного анализа распределения клеток в мозге. Анализ точечных паттернов (PPA) позволяет детально изучить пространственное распределение клеток и получить воспроизводимые результаты.
Решение AWS для анализа медиа и оценки политики на основе искусственного интеллекта упрощает извлечение и оценку видео для рекламных и образовательных технологических компаний. Усовершенствованная модерация контента обеспечивает безопасность бренда и соответствие требованиям, а также повышает вовлеченность пользователей и эффективность рекламы.
В отчете OpenAI говорится о том, что искусственный интеллект использовался в кампаниях по дезинформации в России, Китае, Израиле и Иране, но не смог охватить большую аудиторию. Генеративные модели ИИ использовались для создания и размещения пропаганды на платформах социальных сетей.
OpenAI столкнулась с негативной реакцией Скарлетт Йоханссон из-за нового чатбота Sky, похожего на ее героиню в фильме «Она». Глобальный саммит по ИИ в Южной Корее и доклад Института Алана Тьюринга о влиянии ИИ на выборы. Алекс Херн из Guardian обсуждает последние достижения в области ИИ с Мадлен Финлей на BBC News.
Бывший член совета директоров OpenAI удивлен публичным выходом ChatGPT в Twitter и сменой фокуса компании. Также обсуждаются события, связанные с увольнением и повторным наймом генерального директора Сэма Альтмана.
Мультимодальные модели, такие как Claude3 и GPT-4V, объединяют текст и изображения для улучшения понимания. Тонкая настройка LLaVA на данных, специфичных для конкретной области, повышает производительность в различных отраслях.
Непрерывная интеграция (CI) и непрерывная поставка (CD) преобразуют разработку машинного обучения (ML), способствуя сотрудничеству, повышению качества кода и раннему обнаружению проблем. Автоматизированные процессы в MLOps обеспечивают стабильную работу модели и ускоряют итерации для эффективной разработки ML-моделей.
Популярная большая языковая модель Llama от Meta AI сталкивается с проблемами при обучении, но при правильном масштабировании и использовании лучших практик на AWS Trainium можно добиться сопоставимого качества. Распределенное обучение на 100+ узлах - сложная задача, но кластеры Trainium обеспечивают экономию средств, эффективное восстановление и повышенную стабильность при обучении LLM.
ИИ-агенты, такие как ChatGPT, доказывают компетентность ИИ на уровне человека. Система Agent Engineering Framework направлена на разработку эффективных агентов ИИ.
Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.
Phi-3 от Microsoft создает небольшие оптимизированные модели классификации текста, превосходящие более крупные модели, такие как GPT-3. Генерация синтетических данных с помощью Phi-3 через Ollama улучшает рабочие процессы ИИ для конкретных случаев использования, предлагая понимание классификации «кликабельного» и фактического контента.