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

Оптимизация оценки модели с помощью выбора признаков

Новый инструмент моделирования сочетает отбор признаков с регрессией, чтобы устранить ограничения и обеспечить последовательную оценку параметров. Такие техники, как регрессия Лассо и байесовский отбор переменных, направлены на оптимизацию работы модели за счет выбора релевантных переменных и точной оценки коэффициентов.

Профили искусственного интеллекта от Meta ждут своей гибели

ИИ-персонажи Meta, в том числе «гордая чернокожая мама-педик», вызвали вирусные дискуссии, прежде чем были удалены. Несмотря на предыдущие удаления, компания планирует ввести больше профилей ИИ-персонажей.

Обнаружение выбросов с помощью глубокого обучения

Глубокое обучение отлично справляется с обнаружением выбросов в изображениях, видео- и аудиоданных, но испытывает трудности при работе с табличными данными. Традиционные методы все еще преобладают в обнаружении выбросов в табличных данных, но глубокое обучение показывает перспективу для будущих достижений.

Перспективное обучение этике ИИ

Основные изменения в этике ИИ в 2024 году включают прорыв в интерпретируемости LLM от Anthropic, разработку ИИ, ориентированного на человека, и новые законы об ИИ, такие как закон ЕС об ИИ и законы Калифорнии, направленные на глубокие подделки и дезинформацию. Акцент на объяснимом ИИ и расширении прав и возможностей человека, а также эвристика для оценки законодательства в области ИИ являются ...

Революционное предсказание структуры антител

Исследователи Массачусетского технологического института разработали методику, использующую большие языковые модели для точного предсказания структуры антител, что поможет в определении потенциальных методов лечения инфекционных заболеваний, таких как SARS-CoV-2. Этот прорыв может сэкономить деньги фармацевтических компаний, обеспечив выбор правильных антител для клинических испытаний, а также...

Обнаружение препятствий на цветных изображениях: Мастерство работы с данными KITTI

Mastering Sensor Fusion: Анализ обнаружения препятствий с помощью данных KITTI с использованием цветных изображений. Глубокое погружение в детекторы объектов YoloWorld и YoloV8 для анализа набора данных KITTI.

ИИ: преображение нашего мира к лучшему

ИИ и ускоренные вычисления NVIDIA преобразуют отрасли по всему миру: от помощи хирургам с помощью 3D-моделей до очистки океанов с помощью лодок, управляемых ИИ. Эти инновации революционизируют здравоохранение, энергоэффективность, сохранение окружающей среды и технологический прогресс в Африке.

Кипячение: Ключ к безграничному потенциалу

Исследования Маттео Буччи в области кипения, имеющего решающее значение для электростанций, охлаждения электроники и многого другого, могут привести к прорыву в производстве энергии и предотвратить ядерные катастрофы. Его инновационный подход к изучению явлений кипения способен произвести революцию во многих отраслях промышленности.

Разблокировка креативности: Сила ГДД

Рефлексивные инструменты генеративного ИИ, такие как GitHub Copilot и Devin. ai, автоматизируют разработку программного обеспечения, нацеливаясь на создание автономных платформ. Стратегия «доктор-пациент» в инструментах GenAI рассматривает кодовые базы как пациентов, революционизируя процесс автоматизации.

Джефф Кунс: ИИ и искусство - нет места для лени

Джефф Кунс, самый дорогой художник в мире, отвергает использование искусственного интеллекта в своих работах, несмотря на его растущую популярность в мире искусства. Его подход к созданию культовых работ, таких как собаки из воздушных шаров и кролики из нержавеющей стали, представлен в Альгамбре в Гранаде, где он считает, что его искусство переплетается с биологией.

Методы пороговой обработки для преодоления неопределенности модели

Пороговая оценка - это ключевой метод управления неопределенностью модели в машинном обучении, позволяющий в сложных случаях прибегать к вмешательству человека. В контексте обнаружения мошенничества пороговое значение помогает сбалансировать точность и эффективность, откладывая неопределенные прогнозы на рассмотрение человека, что повышает доверие к системе.

Освоение разработки приложений на основе Graph RAG

Графы знаний и искусственный интеллект объединяются в приложении Graph RAG, улучшающем ответы LLM с помощью контекстных данных. Graph RAG набирает популярность, а Microsoft и Samsung делают значительные шаги в области технологии графов знаний.