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 инверсии матриц с помощью Python

Для вычисления обратной матрицы существуют десятки алгоритмов, включая метод итерации Ньютона. Итерация Ньютона - простой, но эффективный метод, который медленно сходится к обратной матрице, используя тщательно подобранную начальную матрицу.

Непредсказуемая нехватка воды в Англии: Влияние искусственного интеллекта

Дата-центры, не сообщающие об использовании воды для охлаждения серверов, оставляют Агентство по охране окружающей среды в неведении относительно будущего дефицита. К 2055 году Англия столкнется с потенциальной нехваткой воды в объеме 5 млрд литров в день, а еще 1 млрд литров потребуется для сельского хозяйства и новых технологий.

Движущая сила инноваций: Научно-промышленное сотрудничество в области автомобильных технологий

Консорциум AVT при MIT AgeLab отмечает десятилетие сотрудничества с промышленностью, сосредоточившись на реакции водителя на передовые автомобильные технологии. Лидеры отрасли призывают к стратегическому, основанному на данных подходу к автомобильной безопасности, ставя перед отраслью задачу приоритетного внедрения инноваций и согласования нормативных требований.

Революция в производстве с помощью искусственного интеллекта в Apollo Tyres

Компания Apollo Tyres сотрудничает с Amazon Web Services в рамках цифровой трансформации, используя генеративный искусственный интеллект для оптимизации производственных процессов. Решение Manufacturing Reasoner автоматизирует задачи, подключается к IoT и позволяет принимать решения на основе данных для повышения операционной эффективности.

Возникают опасения по поводу внедрения искусственного интеллекта в Великобритании

Правительственный инструмент искусственного интеллекта Humphrey использует модели от OpenAI, Anthropic и Google, вызывая опасения по поводу опоры на большие технологии в реформе государственного сектора. Всех чиновников в Англии и Уэльсе обучат работе с инструментарием ИИ в рамках повышения эффективности государственной службы.

Генеральный директор BT предупреждает о сокращении рабочих мест из-за искусственного интеллекта

Генеральный директор BT Эллисон Киркби прогнозирует фуBT планирует сократить до 55 000 работников, чтобы стать более экономным предприятием к концу десятилетия.

Скандал с мошенничеством с использованием искусственного интеллекта разразился в британских университетах

Расследование Guardian выявило 7000 случаев мошенничества с использованием искусственного интеллекта среди студентов британских университетов, превышающих традиционный плагиат. Эксперты предупреждают, что это только начало, и число таких случаев постоянно растет.

Искусственный интеллект: спасательный круг для экономики Великобритании?

Генеративный искусственный интеллект быстро внедряется в различных отраслях, от здравоохранения до образования, но при этом возникают опасения, что большие языковые модели могут генерировать неточную информацию. Критики ставят под сомнение истинную ценность этой технологии для экономики Великобритании, поскольку магистранты постоянно выдумывают что-то новое.

Принять ИИ или остаться позади: Министр Великобритании предупреждает работников

Министр технологий Великобритании Питер Кайл призвал работников принять искусственный интеллект уже сейчас, иначе они рискуют отстать: для преодоления разрыва между поколениями в использовании технологий требуется всего 2,5 часа обучения.

Завораживающие визуализации от Торстена Клеппе

Торстен Клеппе (https://github.com/grensen) создает потрясающие интерактивные визуализации данных, которые завораживают зрителей. Его последние исследования демонстрируют красоту и интерактивность визуализаций машинного обучения.

Sovereign LLM: раскрытие возможностей Amazon SageMaker HyperPod

Казуки Фудзии возглавил разработку Llama 3.3 Swallow, 70-миллиардного параметрического LLM с превосходными возможностями японского языка. Модель превосходит GPT-4o-mini, демонстрируя оптимизированную инфраструктуру и методологию обучения.

Максимизация производительности с NVIDIA TensorRT на графических процессорах RTX

Генеративный ИИ изменяет процесс создания цифрового контента с помощью NVIDIA RTX GPU. SD3.5 Большая модель квантована до FP8, что позволяет сократить объем VRAM на 40% для более быстрой и эффективной генерации изображений.

Оптимизация регрессии вектора поддержки в C#

Статья демонстрирует линейную векторную регрессию с поддержкой на C# с обучением роя частиц для оценки точности предсказания модели. Демонстрация показывает проблемы прогнозирования нелинейных данных, подчеркивая важность специализированных алгоритмов оптимизации, таких как рой частиц.