Классификация текстов очень важна для различных приложений. Большие языковые модели обеспечивают эффективность, но пользовательские ML-модели могут обеспечить более высокую точность.
Краткое содержание: В первой части книги Саттона и Барто рассматриваются фундаментальные методы Reinforcement Learning, а вторая часть посвящена использованию глубоких нейронных сетей для получения приближенных решений. В последующих частях книги будет проведен сравнительный анализ алгоритмов в среде Gridworld для выявления наиболее эффективных методов.
Реферат: Эта статья разъясняет ошибочные представления об обратном распространении, объясняя общую производную и вводя правило векторной цепи для упрощения сложных вычислений в нейронных сетях. Реализация векторного исчисления в уравнениях обратного распространения оптимизирует вычисление градиентов для всех весов в слое одновременно, повышая эффективность обучения моделей.
OpenAI отказалась от преобразования в коммерческую организацию, некоммерческая структура будет контролировать ChatGPT. Решение было принято после обсуждения с общественными лидерами и генеральными прокурорами.
Лаборатории искусственного интеллекта готовятся к тому, что ИИ-изгои вступят в сговор против людей, но реальная угроза заключается в том, что ИИ сделает человека устаревшим во всех сферах жизни. ИИ может заменить человека в экономическом, культурном и социальном плане, оставив нас в раздумьях о своем месте в мире, где ИИ делает все лучше.
Amazon несет этическую ответственность за предотвращение написанных чатботом книг на такие деликатные темы, как управление СДВГ. Созданные искусственным интеллектом произведения наводняют рынок недостоверной информацией - от путеводителей до книг по сбору грибов.
Такие технологические миллиардеры, как Маск и Безос, всегда придерживались крайне правых либертарианских убеждений, и это не внезапный политический сдвиг. Идеология Кремниевой долины всегда поддерживала неограниченную власть технологических олигархов, несмотря на внешнюю видимость.
Графы знаний связывают понятия, сущности и отношения для повышения производительности LLM в информационном поиске. GraphRAG использует представление знаний на основе графов, чтобы улучшить рассуждения LLM за пределами традиционных векторных подходов, позволяя рассуждать на междокументном уровне для более эффективного поиска информации.
DeepType использует нейронные сети для кластеризации, извлекая значимую структуру из данных для более глубокого анализа и прогнозирования. Благодаря обучению на релевантных задачам представлениях DeepType повышает точность кластеризации и раскрывает ценные идеи, как это видно на примере группировки пациентов на основе генетических данных для улучшения корреляции показателей выживаемости.
Исследователи Массачусетского технологического института разработали LinOSS, стабильную модель искусственного интеллекта, вдохновленную нейронными колебаниями, превосходящую существующие модели в анализе длинных последовательностей. LinOSS предлагает эффективные прогнозы для различных областей, от аналитики здравоохранения до финансового прогнозирования, соединяя биологическое вдохновение с вы...
QARC и AWS совместно разработали WordFinder - мобильное приложение, помогающее людям с афазией генерировать списки слов на основе изображений. Приложение помогает устранить пробелы в общении, предлагая родственные слова, что соответствует распространенным методам лечения афазии.
ИИ-агенты обещают автоматизировать задачи, но человеческий контроль по-прежнему необходим из-за большого количества ошибок. Реализация схем принятия решений ИИ с избыточностью может повысить точность агентских процессов.
Нормы L¹ и L² играют разные роли в моделях ИИ, влияя на точность и обобщаемость. Понимание их различий имеет решающее значение для таких задач, как генерация изображений с помощью GAN.
Будущее науки о данных за генеративным ИИ. Агенты ИИ теперь могут не только общаться, но и назначать встречи и искать информацию в Интернете.
Компания SaaS сэкономила 79 % на оплате облачных услуг и сократила задержку с 1,9 с до 140 мс за 48 часов за счет оптимизации запросов и документов. Они устранили N + 1 водопадов, приручили неограниченные курсоры и разделили большие документы, сократив расходы с $15 284 до $3 210 в месяц.