Квантильное прогнозирование предсказывает экстремальные значения распределения для более эффективного принятия решений в таких отраслях, как финансы и управление цепочками поставок. Tensorflow, NeuralForecast и Zero-shot LLM предлагают передовые модели для точной оценки квантилей, повышая эффективность работы.
Исследователи из Массачусетского технологического института и лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали методику оценки надежности базовых моделей, таких как ChatGPT и DALL-E, перед их внедрением. Обучив набор немного отличающихся моделей и оценив их согласованность, они могут ранжировать модели на основе оценок надежности для различных задач.
Технический директор Microsoft Кевин Скотт подчеркивает потенциал законов масштабирования больших языковых моделей в развитии прогресса ИИ. Скотт сыграл решающую роль в заключении сделки о совместном использовании технологий на сумму 13 миллиардов долларов между Microsoft и OpenAI, подчеркнув влияние масштабирования размера модели и обучающих данных на возможности ИИ.
Mixbook, сервис фотокниг №1 в США, использовал AWS для персонализации фотокниг с помощью генеративного искусственного интеллекта. Mixbook Smart Captions творчески интерпретирует фотографии пользователей, улучшая повествование и делая воспоминания легкими.
Проект, использующий UCI Email Spam Dataset с 4 601 строкой и 57 столбцами значений предикторов. Утилита для получения тестовых данных для программ машинного обучения.
Выставка Electric Dreams в Tate Modern рассказывает о художниках, которые воспринимают искусственный интеллект как возможность, а не угрозу, демонстрируя их давние отношения с технологиями. Директор Кэтрин Вуд подчеркивает симбиоз искусства и технологий, подчеркивая их прочную связь.
Компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, стремятся к великим свершениям, но потребность в энергии ставит под угрозу экологические цели. Можно ли вовремя решить энергетическую проблему ИИ? Узнайте от Джиллиан Амброуз и Алекса Херна из Guardian.
Пилотная схема базового дохода в Ирландии обеспечивает художнице Элинор О'Донован гарантированную зарплату, позволяя ей полностью сосредоточиться на творчестве. Гарантированный доход набирает обороты в качестве решения проблемы воздействия искусственного интеллекта, поощряющего более полезную работу.
Динамическое программирование и алгоритмы Монте-Карло объединяются в обучении с подкреплением. Темпорально-разностные алгоритмы сочетают преимущества обоих, обновляя состояния после n временных шагов.
Рене ДиРеста, бывший руководитель Стэнфордской интернет-обсерватории, в своей новой книге углубляется в тему сетевой пропаганды. Она рассказывает об эволюции пропаганды и ее влиянии на общество, подчеркивая необходимость более точной диагностики этой проблемы.
Оружие с искусственным интеллектом находит все большее применение в военной сфере, а такие компании, как Elbit Systems, лидируют в разработке смертоносных автономных беспилотников. Эта отрасль переживает бум, поскольку оборонные компании демонстрируют свои достижения в области технологий ИИ для боевых целей.
Разоблачители OpenAI добиваются расследования ограничительных контрактов, требующих разрешения на контакты с регулирующими органами, что потенциально может подавить беспокойство о компании. Соглашения о неразглашении информации в OpenAI тщательно изучаются на предмет возможных последствий для сотрудников, поднимающих вопросы перед федеральными властями.
OpenAI представляет 5-уровневую систему оценки прогресса на пути к AGI, вызывая дискуссии о возможности и влиянии. Генеральный директор компании Сэм Альтман прогнозирует появление AGI в течение десятилетия, подчеркивая потенциальные изменения в обществе.
Базовые модели, такие как большие языковые модели (LLM), адаптируются для моделирования временных рядов с помощью больших базовых моделей временных рядов (LTSM). Используя последовательное сходство данных, LTSM нацелены на обучение на основе разнообразных данных временных рядов для таких задач, как обнаружение выбросов и классификация, опираясь на успех LLM в вычислительных лингвистических обл...
Прорывной мегазорд DQN "Rainbow" сочетает в себе 6 мощных вариантов DQN для оптимальной работы в Deep Reinforcement Learning. Библиотека Stoix разбивает компоненты Rainbow, включая алгоритм DQN и реализацию нейронной сети.