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

Освоение обучения с подкреплением на одном примере

Microsoft и академические исследователи представили технологию 1-shot RLVR, позволяющую добиться впечатляющих результатов всего на одном обучающем примере и революционизирующую тонкую настройку языковых моделей для задач рассуждения. Разработчики могут использовать эту технику для создания математических агентов, репетиторов и вторых пилотов без необходимости использования огромных наборов дан...

Освоение генеративного искусственного интеллекта для успешного производства

Клиенты AWS в регионе EMEA, такие как Il Sole 24 Ore и Booking. com, успешно используют генеративный ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов и повышения операционной эффективности. Компании используют сервисы AWS для внедрения решений на основе искусственного интеллекта, которые предоставляют персонализированные рекомендации и повышают качество обслуживания, создавая основу для будущег...

Раскрытие вероятностных корней машинного обучения

Probabilistic Machine Learning меняет наше представление о моделях машинного обучения, подчеркивая важность понимания распределения вероятностей в прогнозах. Такой подход не только дает ответы, но и показывает уровень доверия к модели, что позволяет принимать более взвешенные решения.

Разгадка тайны функций ядра

В машинном обучении, когда речь идет о различном словарном запасе, гауссово ядро измеряет сходство векторов. Несоответствия в обозначениях представляют собой проблему для понимания функций ядра в исследованиях и приложениях.

AutoPatchBench: ИИ революционизирует исправления безопасности

Представляем AutoPatchBench, эталон для устранения уязвимостей с помощью искусственного интеллекта, улучшающий решения в области безопасности и способствующий сотрудничеству. Автоматизация исправления ошибок с помощью искусственного интеллекта сокращает время и усилия, обеспечивая эффективную защиту цифровой среды.

Повышение производительности миграции Amazon Nova

Модели Amazon Nova предлагают передовой интеллект и экономическую эффективность на Amazon Bedrock. Переход на эти модели требует оперативной оптимизации и тщательной оценки для обеспечения стабильности и улучшения производительности.

Использование возможностей аналитического ИИ с помощью агентов LLM

LLM-агенты захватывают мир технологий, но аналитический ИИ по-прежнему важен для обеспечения количественной основы. Интеграция обеих технологий создает беспрецедентные возможности для развития способностей ИИ.

Раскрытие поведения ИИ: Риски для бизнеса раскрыты

Агентный ИИ ставит перед разработчиками новые задачи по обеспечению соответствия человеческим намерениям и общественным нормам. Эти передовые системы могут разрабатывать и реализовывать долгосрочные скрытые стратегии, что требует новых подходов к обеспечению безопасности и согласованности.

Обеспечение безопасности генеративного искусственного интеллекта с помощью «красной команды» (Data Reply Red Teaming)

Генеративный искусственный интеллект преобразует отрасли, но опасения по поводу его ответственного использования растут. Для снижения рисков и обеспечения безопасной разработки ИИ крайне важна «красная команда».

Оптимизация транскрипции аудиоинтервью с помощью Google Gemini

Создание надежной системы транскрипции длинных аудиоинтервью на французском языке с помощью ИИ Vertex от Google столкнулось с неожиданными трудностями. Несмотря на ограничения модели, команда справилась с оценкой бюджета и катастрофами, связанными со смещением временных меток, чтобы создать масштабируемое решение.

Агенты искусственного интеллекта: Построение устойчивого будущего

Основатель компании LogiGreen рассказывает об использовании искусственного интеллекта для улучшения аналитики цепочки поставок в целях устойчивых преобразований и преодоления проблем, с которыми сталкиваются компании. Агентский искусственный интеллект помогает улучшить отчетность и ускорить реализацию инициатив в области устойчивого развития.

Выбор правильного карьерного пути в области данных

От QA-инженера до эксперта-самоучки в области анализа данных - навигация по размытым границам ролей в быстро меняющемся технологическом мире. Исследование реальных различий между ролями в области данных на примере вымышленного стартапа быстрой коммерции Quikee и его потребностей в данных.

Успех в работе с данными: 5 советов для 2025 года

Пробиться в мир технологий непросто из-за жесткой конкуренции, но выделиться из толпы можно, используя нишевые методы поиска работы, которые повысят ваши шансы. Используйте расширенные методы поиска, такие как булевский поиск, на таких платформах, как LinkedIn, чтобы быстро находить конкретные вакансии.