Soft Actor-Critic (SAC) - это новый алгоритм глубокой RL без политики, решающий проблемы устойчивости в высокоразмерных средах. SAC способствует робастности и поиску в биоинженерных системах, таких как de novo дизайн лекарств.
Краткое содержание статьи: Исследование проблемы ранца в аналитике товаров, от маркетинговых кампаний до оптимизации торговых площадей. Узнайте, как решить ее с помощью линейного программирования для принятия обоснованных решений.
Корпоративные заказчики используют генеративный искусственный интеллект, например Amazon Q Business, для повышения производительности и улучшения качества обслуживания клиентов. Amazon Q Business позволяет пользователям взаимодействовать с корпоративными источниками данных на естественном языке, поддерживая различные сценарии использования, такие как ИТ и HR.
Обладатель 2-й премии NeurIPS 2024 Challenge представляет уникальный подход к эффективному необучению LLM без сохранения набора данных, используя обучение с подкреплением и руководство без классификаторов. Задача конкурса - заставить LLM генерировать персональные данные и защитить их; решение включает в себя контролируемую настройку, обучение с усилением и CFG.
Ученые Массачусетского технологического института выпустили Boltz-1, модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, конкурирующую с AlphaFold3 для предсказания структуры белков. Цель Boltz-1 - ускорить разработку лекарств и способствовать глобальному сотрудничеству в области биомолекулярного моделирования.
Технологии искусственного интеллекта, меняющие тон, уплощают общение, вызывая обратную реакцию. Простой клубок резинок - идеальный подарок для мужчин на Рождество.
ИИ-инструмент Amazon для набора персонала Министерства обороны Великобритании создает риск идентификации персонала. Другие правительственные системы искусственного интеллекта вызывают опасения по поводу утечки данных и возможных последствий.
Правительство Великобритании предлагает творческим работникам схему защиты от Google, OpenAI и др. Книгоиздатели и коллега по межпартийной комиссии критикуют непроверенное освобождение от авторских прав для обучения ИИ.
Цифровой мир предлагает поддержку в области психического здоровья через Reddit, а чат-боты с искусственным интеллектом, такие как GPT-4, обеспечивают сопереживающий ответ. Исследование изучает справедливость и качество поддержки психического здоровья на основе ИИ, выявляя риски и проблемы.
В 2024 году были достигнуты успехи в области ИИ-пилотов и инструментов поиска, но модели рассуждений отстают из-за проблем с точностью моделирования. Команды, работающие с данными, отдают предпочтение процессам, а не инструментам, поскольку стремятся внедрить новые технологии для получения ценности в эпоху неструктурированных данных.
Организации используют базы знаний Amazon Bedrock для персонализации клиентского опыта с помощью системы Retrieval Augmented Generation (RAG) для специализированных генеративных ответов ИИ. При внедрении систем RAG для персонализированных SaaS-предложений ISV сталкиваются с такими проблемами, как изоляция и изменчивость данных.
Выпускница Массачусетского технологического института Лара Озкан названа 2025 стипендиатом Маршалла, которая будет учиться в Великобритании в аспирантуре по биологическим наукам и искусственному интеллекту. Отмечаются достижения Озкана в области исследований вычислительной биологии и этики искусственного интеллекта, что способствует укреплению здоровья женщин с помощью инноваций.
Машинное обучение регрессии случайного леса предсказывает значения с помощью деревьев решений. Демонстрация на C# показывает точность предсказания синтетических данных 0,9250 для обучения и 0,7250 для тестирования.
Компания X (Twitter) разработала API для своей домашней временной шкалы, решая такие задачи, как получение данных, сортировка результатов и лайки твитов. В API используется подход, похожий на GraphQL, с POST-запросами для получения данных, что позволяет взглянуть на поток данных и структуру ответа с уникальной точки зрения.
Аналитика текста раскрывает возможности встраивания глубокого обучения для преобразования языка. Отслеживая отпечатки процедурных повторений, программное обеспечение может практически писать само себя, предлагая компаниям огромные преимущества.