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

Исследование глубин: ИИ и наши подсознательные сны

Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, отлично справляются с анализом сновидений, предлагая увлекательное и потенциально глубокое исследование подсознания. Несмотря на первоначальные опасения, обещание безопасно расшифровывать сны с помощью сверхъестественно умного помощника оказывается заманчивым.

Революционный ИИ с помощью LLM Distillation

R1 LLM от DeepSeek превосходит конкурентов, таких как o1 от OpenAI, за меньшую цену. Ключевым фактором успеха R1 является дистилляция моделей, что может означать сдвиг в сторону коммодитизации LLM.

ИИ раскрывает секреты навигации белков

Исследователи разработали ProtGPS - модель, предсказывающую локализацию белков в определенных компартментах клеток. Этот инструмент искусственного интеллекта также может разрабатывать новые белки и помогать понять механизмы заболеваний.

Превосходство в проектировании данных

Инженерия данных имеет решающее значение для бизнеса, и мы уделяем особое внимание созданию центров передового опыта в области инженерии данных. Эволюция инженеров по обработке данных обеспечивает точный и качественный поток данных для принятия решений на основе данных.

Google защищает спорное решение на собрании всех сотрудников

Руководство Google на недавнем собрании всех сотрудников раскрыло планы по прекращению инициатив по разнообразию и отмене обещания по борьбе с оружейным ИИ. Решение компании обновить программы обучения и участвовать в геополитических дискуссиях вызвало споры среди сотрудников.

Высвобождение силы законов масштабирования в искусственном интеллекте

Законы масштабирования ИИ описывают, как различные способы применения вычислений влияют на производительность модели, что приводит к усовершенствованию моделей рассуждений ИИ и ускорению спроса на вычисления. Масштабирование при предварительном обучении показывает, что увеличение объема данных, размера модели и вычислений повышает производительность модели, стимулируя инновации в архитектуре м...

Обеспечение точности: Оценка ответов больших языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) предсказывают слова в последовательности, выполняя такие задачи, как резюмирование текста и генерация кода. Галлюцинации в результатах LLM можно свести к минимуму с помощью методов генерации дополнений для поиска (Retrieval Augment Generation, RAG), но оценка достоверности имеет решающее значение.

Виртуализация и контейнеры для начинающих исследователей данных

Виртуализация позволяет запускать несколько виртуальных машин на одной физической машине, что очень важно для облачных сервисов. От мейнфреймов до бессерверных систем - облачные вычисления значительно эволюционировали, оказав влияние на наше повседневное цифровое взаимодействие.

Темная сторона аутсорсинга цифрового труда

Технологические компании призывают инвестировать в работников, фильтрующих данные социальных сетей для искусственного интеллекта, и уважать их. Решение Meta заменить проверку фактов заметками сообщества подверглось критике на саммите AI Action Summit в Париже, который провела Соня Кгомо.

Раскрытие возможностей LLM в оценке моделей Amazon Bedrock

Amazon Bedrock представляет LLM-as-a-judge для оценки моделей ИИ, предлагая автоматизированную и экономически эффективную оценку по нескольким метрикам. Эта инновационная функция упрощает процесс оценки, повышая надежность и эффективность ИИ для принятия обоснованных решений.

Повышение скорости вывода LLM с помощью Medusa-1 на SageMaker

LLM революционизируют обработку естественного языка, но сталкиваются с проблемами задержки. Фреймворк Medusa ускоряет вывод LLM, предсказывая несколько лексем одновременно, достигая двукратного ускорения без потери качества.

Харрисон Форд освещает удар ИИ в видеоиграх

Актеры озвучивания с июля бастуют в SAG-AFTRA по поводу выступлений искусственного интеллекта в видеоиграх. В споре участвуют такие крупные издатели, как Activision Blizzard и Disney, что отразилось на таких последних играх, как Destiny 2 и Genshin Impact.

Освоение переменных окружения с помощью Pydantic

Разработчики используют Pydantic для безопасной работы с переменными окружения, храня их в файле .env и загружая с помощью python-dotenv. Этот метод обеспечивает конфиденциальность данных и упрощает настройку проекта для других разработчиков.

Код Python для оценки методом моментов

Статистические выводы помогают предсказать потребности колл-центра, анализируя данные с помощью распределения Пуассона со средним значением λ = 5. Упрощает процесс оценки, концентрируясь на одном параметре.