Amazon Bedrock Evaluations представляет методику LLM-as-a-judge для оценки моделей и RAG-систем, позволяющую использовать пользовательские метрики для индивидуальной оценки. Теперь организации могут систематически оценивать модели и приложения с автоматизированным, человекоподобным качеством в масштабе, используя встроенные или пользовательские метрики.
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.
Крис Пелки, скончавшийся в 2021 году, говорит о прощении в видеоролике AI, снятом его сестрой. Несмотря на смерть, Пелки «явился» в суд, чтобы противостоять своему убийце.
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.
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.
OpenAI отказалась от преобразования в коммерческую организацию, некоммерческая структура будет контролировать ChatGPT. Решение было принято после обсуждения с общественными лидерами и генеральными прокурорами.
Лаборатории искусственного интеллекта готовятся к тому, что ИИ-изгои вступят в сговор против людей, но реальная угроза заключается в том, что ИИ сделает человека устаревшим во всех сферах жизни. ИИ может заменить человека в экономическом, культурном и социальном плане, оставив нас в раздумьях о своем месте в мире, где ИИ делает все лучше.
Amazon несет этическую ответственность за предотвращение написанных чатботом книг на такие деликатные темы, как управление СДВГ. Созданные искусственным интеллектом произведения наводняют рынок недостоверной информацией - от путеводителей до книг по сбору грибов.
Такие технологические миллиардеры, как Маск и Безос, всегда придерживались крайне правых либертарианских убеждений, и это не внезапный политический сдвиг. Идеология Кремниевой долины всегда поддерживала неограниченную власть технологических олигархов, несмотря на внешнюю видимость.
Компания SaaS сэкономила 79 % на оплате облачных услуг и сократила задержку с 1,9 с до 140 мс за 48 часов за счет оптимизации запросов и документов. Они устранили N + 1 водопадов, приручили неограниченные курсоры и разделили большие документы, сократив расходы с $15 284 до $3 210 в месяц.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали LinOSS, стабильную модель искусственного интеллекта, вдохновленную нейронными колебаниями, превосходящую существующие модели в анализе длинных последовательностей. LinOSS предлагает эффективные прогнозы для различных областей, от аналитики здравоохранения до финансового прогнозирования, соединяя биологическое вдохновение с вы...
DeepType использует нейронные сети для кластеризации, извлекая значимую структуру из данных для более глубокого анализа и прогнозирования. Благодаря обучению на релевантных задачам представлениях DeepType повышает точность кластеризации и раскрывает ценные идеи, как это видно на примере группировки пациентов на основе генетических данных для улучшения корреляции показателей выживаемости.
Нормы L¹ и L² играют разные роли в моделях ИИ, влияя на точность и обобщаемость. Понимание их различий имеет решающее значение для таких задач, как генерация изображений с помощью GAN.
Графы знаний связывают понятия, сущности и отношения для повышения производительности LLM в информационном поиске. GraphRAG использует представление знаний на основе графов, чтобы улучшить рассуждения LLM за пределами традиционных векторных подходов, позволяя рассуждать на междокументном уровне для более эффективного поиска информации.
ИИ-агенты обещают автоматизировать задачи, но человеческий контроль по-прежнему необходим из-за большого количества ошибок. Реализация схем принятия решений ИИ с избыточностью может повысить точность агентских процессов.