Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий

Раскрытие факторизации неотрицательных матриц с помощью C#

Неотрицательная матричная факторизация (NMF) находит матрицы W и H для аппроксимации исходной матрицы V. Результаты показывают, что NMF зависит от конкретного сценария, а не является общей методикой.

Подросток-новатор создал робота-поводыря с помощью NVIDIA Jetson

Ученица средней школы Селин Алара Орнек использует NVIDIA Jetson для создания роботов-поводырей для слабовидящих собак, чтобы предотвратить издевательства и следить за здоровьем с помощью уведомлений в реальном времени. Орнек, разработчик робототехники-самоучка из Стамбула, получила мировое признание за свои инновационные проекты и планирует внедрить IC4U в умных городах с помощью платформ нов...

Фатальный недостаток искусственного интеллекта: проблема Тома Круза

Лингвист Эмили Бендер и компьютерный ученый Тимнит Гебру критикуют языковые модели как "стохастические попугаи", лишенные истинного понимания. Авторегрессивные модели, такие как GPT-4, испытывают трудности с базовым обобщением, демонстрируя "проклятие обратного хода" при ответе на простые вопросы.

Обнаружение спама с помощью классификации Winnow на C#

Бинарная классификация Winnow предназначена для бинарных переменных-предикторов и меток. Пример с использованием модифицированного набора данных UCI Email Spam Dataset демонстрирует уникальный алгоритм Winnow в действии.

Смягчение краха моделей в искусственном интеллекте с помощью синтетических данных

Синтетические данные вызывают опасения по поводу краха модели при разработке ИИ, однако исследование может не отражать реальную практику и достижения. Отсутствие в исследовании стандартных методов смягчения последствий и контроля качества ограничивает применимость к отраслевым сценариям.

Оптимизация управления аудиопрограммами с помощью Amazon Bedrock

Информационно-поисковые системы развиваются благодаря таким ИИ-решениям, как Amazon Transcribe и Amazon Bedrock, обеспечивающим эффективный поиск по аудиофайлам в масштабе. Эти сервисы упрощают процесс транскрибирования аудио, каталогизации контента и создания вкраплений для удобного запроса.

Повышение производительности LLM с помощью спекулятивного декодирования и AWS Inferentia2

Большие языковые модели (LLM) увеличиваются в размерах для достижения лучших результатов, но при этом возрастают вычислительные требования. Спекулятивная выборка повышает эффективность за счет параллельной проверки нескольких лексем, что повышает эффективность использования аппаратных ресурсов.

ИИ против традиций: Будущее звуковых столкновений

Фальшивые вокалы искусственного интеллекта, в том числе Дональда Трампа, нарушают порядок на сцене столкновений в Монтего-Бей, вызывая споры о будущем этой культуры. Использование искусственного интеллекта вокалистов ставит под сомнение аутентичность и оригинальность исторической традиции Sumfest Global Sound Clash.

Повышение эффективности обучения ИИ с помощью сетей RoCE

Сети ИИ имеют решающее значение для крупномасштабного распределенного обучения в Meta, используя RDMA поверх Ethernet для высокопроизводительной связи. Специализированные сети центров обработки данных вмещают тысячи графических процессоров для различных рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая надежную передачу данных с низкой задержкой.

Маск против OpenAI: шекспировский обман

Элон Маск подает в суд на генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, обвиняя его в манипуляциях с целью заставить стать соучредителем компании. Юридическая битва разгорелась с новым иском в суде Северной Калифорнии.

Воссоздание NanoGPT с помощью JAX: пошаговое руководство

Краткое содержание: Узнайте, как построить модель 124M GPT2 с помощью Jax для эффективной скорости обучения, сравните ее с Pytorch и изучите ключевые возможности Jax, такие как JIT-компиляция и автоград. Воспроизведение NanoGPT с помощью Jax и сравнение скорости обучения на нескольких GPU между Pytorch и Jax.

Адаптируйся или умри: искусственный интеллект в музыке

Дэниел Бедингфилд утверждает, что искусственный интеллект - это будущее музыки, и предупреждает, что "нео-луддиты" рискуют остаться позади по мере развития технологий. Такие исполнители, как Билли Айлиш и Кэти Перри, высказывают опасения по поводу влияния искусственного интеллекта на творчество.