Исследователи из Массачусетского технологического института и других университетов обнаружили эффект обучения в помещении: ИИ-агенты, обученные в менее шумной среде, превосходят тех, кто обучался в шумной среде, что опровергает общепринятое мнение. Исследование, представленное на конференции AAAI, предлагает новые подходы к обучению агентов ИИ для повышения их производительности.
Лейбористское правительство подтверждает поддержку третьей взлетно-посадочной полосы в Хитроу, предлагая представить свои предложения к лету. Выпуск китайским ИИ-стартапом DeepSeek версии Qwen 2.5-Max во время Лунного Нового года подчеркивает его стремительный рост и давление на конкурентов.
Инструменты искусственного интеллекта стали частью нашей повседневной жизни с тех пор, как в 1979 году появились программы проверки орфографии. Сегодняшние разговоры об ИИ - это лишь следующий шаг в долгом путешествии, в котором участвуют инструменты левого мозга, такие как НЛП и машинное обучение, и инструменты правого мозга, такие как генеративный ИИ.
Итальянские и ирландские регуляторы требуют от DeepSeek ответов на вопросы об использовании данных. Китайское приложение-чатбот исчезло из магазинов приложений в Италии на фоне опасений правительства по поводу сбора данных.
Бывший исследователь безопасности OpenAI Стивен Адлер предостерегает от стремительного развития ИИ, называя его «очень рискованной авантюрой» для человечества. Он выражает опасения по поводу стремления искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН) превзойти человеческие возможности.
Генеративный ИИ и большие языковые модели преобразуют организации, повышая качество обслуживания клиентов за счет преобразования данных. Amazon Aurora позволяет легко индексировать данные для Amazon Kendra, чтобы реализовать Retrieval Augmented Generation (RAG) для получения точных ответов.
Китайский стартап бросает вызов доминированию США в области искусственного интеллекта. Инициатива «Звездные врата» и расширение компании Meta на 65 млрд долларов всколыхнули технологическую отрасль.
Предприятия, использующие большие языковые модели (LLM), сталкиваются с проблемой обеспечения быстрого реагирования. На конференции re:Invent 2024 компания Amazon Bedrock представила оптимизированный по задержкам вывод для моделей Claude от Anthropic и Llama от Meta, что позволит улучшить работу пользователей в чувствительных к времени рабочих нагрузках.
Оценка больших языковых моделей (LLM) имеет решающее значение для понимания возможностей и снижения рисков. FMEval и Amazon SageMaker предлагают инструменты для программной оценки LLM на предмет точности, токсичности, справедливости и эффективности.
Часть 2 исследует причуды Raspberry Pi Pico PIO при программировании музыкального инструмента. Вт 5 раскрывает проблемы с константами, призывая к творческому обходу.
Лука Карлоне из лаборатории SPARK Массачусетского технологического института стремится улучшить восприятие роботов, чтобы обеспечить беспрепятственное взаимодействие с человеком в различных условиях. Устраняя разрыв между восприятием человека и робота, работа Карлоне может произвести революцию в том, как роботы помогают в реальных сценариях.
Реализации машинного обучения на C# стремятся подражать дизайну API scikit-learn для согласованности. Возникают споры о передаче всех параметров в конструкторы и передаче только обучающих данных в методы.
Приложение DeepSeek подверглось кибератаке после того, как стало лучшим бесплатным приложением в США, что привело к временному ограничению регистрации. Несмотря на неудачу, существующие пользователи все еще могут получить доступ к приложению AI assistant, пока компания расследует масштабную вредоносную атаку.
Исследование IFOW показывает, что вмешательство государства имеет решающее значение для поддержки бизнеса и работников в условиях автоматизации рабочих мест, чтобы предотвратить неравенство и нехватку квалифицированных кадров. В отчете подчеркивается необходимость принятия министрами мер, чтобы избежать снижения удовлетворенности работой и благосостояния в переходный период.
Руководство по классификации сенсорных данных на основе набора данных UCI HAR с помощью TS-Fresh и scikit-learn. Узнайте, как извлекать информацию из данных временных рядов для распознавания человеческой активности.