Исследователи занимаются проблемой ложной регрессии в анализе временных рядов - критической проблемой, которую часто упускают из виду, и которая имеет реальные последствия для всего мира. Понимание этой концепции жизненно важно для экономистов, специалистов по анализу данных и аналитиков, чтобы избежать ошибочных выводов в своих моделях.
Автономные цифровые помощники, такие как Operator от OpenAI, уже могут заказывать продукты для пользователей, но для этого необходим контроль. ИИ-агент может перемещаться по веб-сайтам и выполнять задания, предлагая новый уровень удобства и интриги.
Боты с искусственным интеллектом будут помогать пользователям в приложениях для знакомств, флиртуя, составляя сообщения и оформляя профили. Эксперты предостерегают, что не стоит слишком полагаться на искусственный интеллект, так как он может снизить подлинность человека в отношениях.
Компания Verisk впервые применяет генеративный искусственный интеллект в страховании с помощью Mozart, сократив время внедрения изменений с нескольких дней до нескольких минут с помощью Amazon Bedrock. Это приложение, работающее на основе искусственного интеллекта, сравнивает юридические документы по страхованию, предоставляя основные различия в удобном формате.
Передовая нейросетевая архитектура CPTR объединяет кодер ViT и декодер Transformer для создания титров к изображениям, улучшая предыдущие модели. Модель CPTR использует ViT для кодирования изображений и Transformer для декодирования титров, что повышает производительность создания титров к изображениям.
Настройка обучающего конвейера обнаружения объектов с помощью репозиториев Ultralytics, YOLOx, DAMO-YOLO, RT-DETR и D-FINE для реализации модели реального времени SoTA. Фокус на обработке, дополнении и преобразовании наборов данных для достижения оптимальных результатов.
Исследователи MIT и NVIDIA разработали новую схему, позволяющую пользователям корректировать поведение робота в реальном времени без повторного обучения. Этот интуитивный метод превосходит альтернативные на 21 %, что в перспективе позволит непрофессионалам направлять роботов, обученных на фабрике, при выполнении бытовых задач.
Amazon Web Services (AWS) запускает GraphRAG в Amazon Bedrock Knowledge Bases, что позволяет повысить эффективность генеративных приложений ИИ с помощью графических данных для получения более полных ответов. GraphRAG автоматически создает графики для повышения точности и релевантности в разговорах ИИ, обеспечивая более полезное и надежное взаимодействие.
Теория игр изучает действия и вероятности игроков, вводя смешанные стратегии для более сложного анализа. Равновесие Нэша определяет оптимальные стратегии в играх со случайностью.
Энтузиаст моды использует искусственный интеллект для превращения хаотичного гардероба в курируемые наряды с помощью многоступенчатой настройки GPT, создавая Pico Glitter. Модный советник на базе GPT помогает управлять гардеробом, предлагая цельные наряды на основе личных правил стиля пользователя и конкретных вещей, которыми он владеет.
Аманда Гудолл призывает следующего руководителя NHS England расширить возможности лучших врачей для улучшения результатов здравоохранения. Клиники Майо и Кливленда добились успехов под руководством врачей, что подчеркивает преимущества лидерства врачей.
Участники GeForce NOW теперь могут охотиться на монстров в Monster Hunter Wilds и погрузиться в захватывающие приключения Split Fiction. Наслаждайтесь высокопроизводительными играми в облаке с технологиями NVIDIA.
BBC News планирует использовать искусственный интеллект для персонализированного контента, чтобы адаптироваться к меняющимся привычкам потребления новостей, ориентируясь на молодых людей в возрасте до 25 лет на таких платформах, как TikTok. Главный исполнительный директор Дебора Тернесс намерена ускорить рост охвата аудитории, создав новый отдел, занимающийся инновациями и искусственным интелл...
Исследователи NVIDIA награждены за новаторский вклад в киноиндустрию. Ziva VFX, ML Denoiser от Disney и Intel Open Image Denoise революционизируют визуальные эффекты.
Технологические компании полагаются на машинное обучение в критически важных приложениях, но незамеченный дрейф моделей может привести к финансовым потерям. Эффективный мониторинг моделей имеет решающее значение для раннего выявления проблем и обеспечения стабильности и надежности моделей в производстве.