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

Битва алгоритмов: Двоичная классификация на C#

Сравнение kNN, LR, NN и AB для бинарной классификации позволило выявить предсказательную способность, простоту обучения и интерпретируемость. Эксперименты с набором данных UCI Email Spam Dataset показали, что LR и NN превосходят kNN и AB по точности.

Битва за миллиард долларов: Борьба с биопиратством

Исследователи собирают редкие организмы по всему миру, вызывая гнев на глобальном юге по поводу неоплачиваемого использования генетических кодов. Ученые собирают образцы водорослей в карьере Северного Йоркшира для исследования промышленной революции ИИ.

ChatGPT Учителя: Урок трансформации школы

Чатбот Ed, работающий на основе искусственного интеллекта, должен был произвести революцию в образовании, но быстро сгорел из-за финансовых трудностей. Габи Хинслифф сомневается в том, что правительство делает ставку на ИИ в сфере общественных услуг.

Эволюция агентов LLM: Руководство

2024: Появление агентов нового поколения, таких как MultiOn, LangGraph и LlamaIndex Workflows. Агенты второго поколения предлагают структурированные пути к более мощным возможностям, отходя от неудачных агентов ReAct.

Новаторский законопроект Калифорнии о регулировании искусственного интеллекта

Калифорнийский законопроект обязывает тестировать модели ИИ и раскрывать протоколы безопасности, чтобы предотвратить катастрофические риски, такие как саботаж электрических сетей. Губернатор Гэвин Ньюсом должен принять решение по новаторскому закону к концу сентября на фоне предупреждений о недопустимости чрезмерного регулирования ИИ.

Повышение удобства чтения новостей с помощью Amazon Personalize и текстовых вкраплений Titan

Издатели новостей сталкиваются с проблемами при предоставлении персонализированного контента из-за короткого срока хранения новостных статей. Amazon Bedrock объединяет текстовые вкрапления с Amazon Personalize, чтобы рекомендовать статьи в режиме реального времени, улучшая пользовательский опыт и вовлеченность.

Mind the Gap: поддержка людей с ограниченными возможностями

Испытание Танни Грей-Томпсон в поезде подчеркивает необходимость создания более дружелюбного к инвалидам мира. Послание Кейра Стармера о жесткой экономии черпает вдохновение в хитовом сингле Линн Андерсон.

Гонка в будущее: Финал лиги AWS DeepRacer

AWS DeepRacer League, первая автономная гоночная лига на базе ML, завершает финальный сезон. Участники по всему миру оттачивают мастерство в дружеских соревнованиях, получая новое решение AWS для продолжения тренировок и участия в гонках.

Устранение разрыва между Sim2Real и AWS DeepRacer

AWS DeepRacer: Научитесь преодолевать разрыв между симулятором и реальностью, осваивая физическую трассу. Поймите, как датчик камеры автомобиля использует полутоновые изображения для навигации на основе значений пикселей.

Nvidia превзошла ожидания благодаря инвестициям в искусственный интеллект

Выручка Nvidia, третьей по стоимости компании, выросла до 30,04 млрд долларов благодаря растущему спросу на искусственный интеллект. Несмотря на превышение ожиданий, акции компании падают на 3 % на послеобеденных торгах.

Освоение соответствия JSON в LLM

Лучшие магистратуры проверяются на структурированность результатов: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лидирует с прямой интеграцией для JSON. Anthropic требует трюк «вызов инструмента», Google Gemini громоздкий.

Повышение безопасности с помощью агентов Amazon Bedrock

Функции генеративного ИИ расширяются в программном обеспечении Amazon Bedrock, предлагая высокопроизводительные базовые модели от ведущих компаний в области ИИ, таких как AI21 Labs и Meta. Узнайте, как реализовать изоляцию арендаторов с помощью агентов Amazon Bedrock в многоарендной среде для безопасных и ответственных приложений ИИ.

Принятие решений в LLM с помощью LATS и GPT-4o

GPT-4o и LATS объединяются для улучшения процесса принятия решений LLM, революционизируя решение проблем с помощью расширенных возможностей рассуждений. Алгоритмы метагенерации увеличивают вычислительные ресурсы во время умозаключений, имитируя когнитивные процессы более высокого уровня для повышения производительности модели.