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

Использование возможностей аналитического ИИ с помощью агентов LLM

LLM-агенты захватывают мир технологий, но аналитический ИИ по-прежнему важен для обеспечения количественной основы. Интеграция обеих технологий создает беспрецедентные возможности для развития способностей ИИ.

Выбор правильного карьерного пути в области данных

От QA-инженера до эксперта-самоучки в области анализа данных - навигация по размытым границам ролей в быстро меняющемся технологическом мире. Исследование реальных различий между ролями в области данных на примере вымышленного стартапа быстрой коммерции Quikee и его потребностей в данных.

Разгадка тайны функций ядра

В машинном обучении, когда речь идет о различном словарном запасе, гауссово ядро измеряет сходство векторов. Несоответствия в обозначениях представляют собой проблему для понимания функций ядра в исследованиях и приложениях.

Оптимизация транскрипции аудиоинтервью с помощью Google Gemini

Создание надежной системы транскрипции длинных аудиоинтервью на французском языке с помощью ИИ Vertex от Google столкнулось с неожиданными трудностями. Несмотря на ограничения модели, команда справилась с оценкой бюджета и катастрофами, связанными со смещением временных меток, чтобы создать масштабируемое решение.

Повышение производительности миграции Amazon Nova

Модели Amazon Nova предлагают передовой интеллект и экономическую эффективность на Amazon Bedrock. Переход на эти модели требует оперативной оптимизации и тщательной оценки для обеспечения стабильности и улучшения производительности.

Стратегия ЕС в области микрочипов подверглась критике со стороны аудиторов

План ЕС по поставке 20 % мировых полупроводниковых чипов к 2030 году аудиторы сочли «устремленным». В отчете говорится, что стратегия не соответствует реальности из-за бурного роста мирового спроса на полупроводники.

Дизайн встречается с кодом: Творческое сотрудничество

Сотрудник MIT MAD Александр Хтет Кьяв объединяет искусственный интеллект, AR и робототехнику, чтобы произвести революцию в онлайн-покупках мебели с помощью Curator AI. Его инновации способны изменить то, как мы взаимодействуем с окружающей средой, и упростить сложные процессы.

Запретить приложения для детского порно Deepfake

Комиссар по делам детей призывает запретить «обнажающие» приложения с искусственным интеллектом, создающие глубоко поддельные изображения несовершеннолетних. Девочки-подростки боятся эксплуатации.

Кибербезопасность фабрики искусственного интеллекта от NVIDIA

NVIDIA представляет DOCA Argus для кибербезопасности фабрик ИИ, обеспечивая обнаружение угроз в реальном времени без ущерба для производительности. Сотрудничество с Cisco обеспечивает архитектуру Secure AI Factory для масштабируемого и безопасного развертывания ИИ.

Улучшение обнаружения трансформаторов с помощью обучающего шума

Современные трансформаторы зрения используют шум для повышения эффективности обнаружения объектов, а последние модели включают деформируемую агрегацию и пространственные якоря. Венгерский алгоритм сопоставления трансформаторов DETR создает проблемы со стабильностью, что влияет на цели обучения запросов.

Раскрытие рисков агентов ИИ на основе обертки

Feel-Write, приложение для ведения дневников, работающее на основе искусственного интеллекта, вызывает опасения по поводу доверия к системам искусственного интеллекта, работающим с конфиденциальными данными, и побуждает перейти к более жесткому управлению данными и подотчетности. Поспешное внедрение инструментов ИИ часто упускает из виду важность доверия, подчеркивая необходимость ответственно...

Освоение искусственного интеллекта: убедитесь, что ваше решение дает обещанные результаты

GenAI трансформирует ИИ, упрощая его интеграцию в продукты, но с новыми проблемами. В отличие от традиционного программного обеспечения, оценки имеют решающее значение для обеспечения работы систем ИИ в соответствии с их назначением.

Стать инженером машинного обучения: Основные шаги

Для того чтобы стать инженером машинного обучения, необходимы навыки в области статистики, математики, ML, разработки программного обеспечения и т. д. Переход от специалиста по изучению данных или инженера-программиста - распространенный путь к высокооплачиваемым должностям в области МЛ.

Успех в работе с данными: 5 советов для 2025 года

Пробиться в мир технологий непросто из-за жесткой конкуренции, но выделиться из толпы можно, используя нишевые методы поиска работы, которые повысят ваши шансы. Используйте расширенные методы поиска, такие как булевский поиск, на таких платформах, как LinkedIn, чтобы быстро находить конкретные вакансии.