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

Ограничения машинного обучения в оценке причинно-следственных связей

Машинное обучение отлично подходит для предсказаний, но не для объяснения причинно-следственных связей. Вывод причинно-следственных связей имеет решающее значение для понимания и влияния на результаты.

Пересмотрите свое резюме с помощью технологий искусственного интеллекта

Создание резюме Леонардо да Винчи вдохновило новое приложение на базе ИИ для создания структурированных документов, демонстрирующее возможности больших языковых моделей (LLM) не только в чат-приложениях. В учебном пособии показан бесперебойный рабочий процесс, в котором агенты работают вместе, легко и эффективно преобразуя личные данные в отточенное резюме.

Скарлетт Йоханссон: Сэм Альтман в роли злодея Marvel?

Скарлетт Йоханссон критикует OpenAI за использование имитации ее голоса в обновлении ChatGPT, ссылаясь на личные ценности. Она отказалась озвучивать Sky, сославшись на свою роль в фильме Спайка Джонса «Она».

Обнаружение объектов в браузере в режиме реального времени с помощью BlazeFace

Обучите быструю и легкую модель обнаружения объектов BlazeFace для браузерных приложений в реальном времени. Используйте PyTorch, TFLite и JavaScript для эффективного обучения и развертывания модели.

Стареть с благодатью: Шейла Хэнкок о том, как принять время

Шейла Хэнкок размышляет о влиянии искусственного интеллекта на актерскую игру и о личной эволюции технологий. Несмотря на освоение Google и Zoom, искусственный интеллект остается сложной задачей для актера и писателя-ветерана.

Представляем командную R-модель Cohere от Amazon SageMaker

AWS представляет модель тонкой настройки Cohere Command R на Amazon SageMaker, расширяя возможности LLM для корпоративных задач. Тонкая настройка позволяет адаптировать решение к конкретным областям, что приводит к значительному повышению производительности в различных отраслях.

Освоение прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей MLP

Узнайте об инжиниринге признаков и построении MLP-модели для прогнозирования временных рядов. Узнайте, как эффективно разрабатывать функции и использовать модель многослойного перцептрона для точного прогнозирования.

Британский надзорный орган проверит сделку Microsoft с ИИ-стартапом

CMA проверит, как Microsoft нанимала ведущих сотрудников Inflection. Мустафа Сулейман и его команда присоединились к новому подразделению Microsoft по искусственному интеллекту, что вызвало расследование.

LLM-App: Рамка для непрерывного совершенствования

Инновационная система использует судью LLM для проверки другого судьи для постоянного улучшения оценки заявок LLM. Такая двухуровневая оценка направлена на повышение справедливости и надежности процесса оценки.

Влияние ИИ на правительство и политику: Откройте будущее с помощью ботов

Аналитический центр Тони Блэра консультирует ChatGPT о влиянии искусственного интеллекта на рабочие места в государственном секторе. Критики ставят под сомнение достоверность результатов и оценку ежегодных затрат на внедрение ИИ в правительстве в размере 4 млрд фунтов стерлингов.

Масштабирование управления ML: Основы мультиаккаунтинга

Разработка стратегии работы с несколькими учетными записями в AWS имеет решающее значение для безопасного масштабирования. Применение структурированного подхода поможет эффективно управлять рабочими нагрузками ML, повысить безопасность и оптимизировать операции.

ИИ на салфетках: упрощение сложных идей с помощью LLM

Инструменты искусственного интеллекта, такие как Chat GPT и Napkin AI, превращают сложные идеи в практические схемы. Автор рассматривает интеграцию различных точек зрения и создание пошаговых схем с помощью ИИ.

Непредвзятый медицинский ИИ: стратегии сбора данных

Предвзятость ИИ в медицинском искусственном интеллекте может привести к неравенству в результатах медицинского обслуживания. Ученые, занимающиеся изучением данных, должны устранять предвзятость в обучающих наборах, чтобы обеспечить справедливые прогнозы для всех групп.