Последняя модель искусственного интеллекта Anthropic, Claude LLM, превосходит конкурентов в кодировании и рассуждениях на основе текста. Усовершенствованная версия демонстрирует улучшенные способности к нюансам, юмору и написанию естественного контента, а также уделяет приоритетное внимание безопасности и прозрачности с помощью внешних оценок.
Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе, Калифорнийского университета в Дэвисе, LuxiTech и Университета Сучоу разработали языковую модель ИИ без матричного умножения, что потенциально может снизить воздействие на окружающую среду и эксплуатационные расходы систем ИИ. Доминирующее положение Nvidia в области графических процессоров для центров обработки данных, используемых в...
Большие языковые модели (LLM) позволяют общаться с людьми, но при этом могут распространять дезинформацию и вредный контент. Защитные ограждения имеют решающее значение для снижения рисков в приложениях LLM, обеспечивая безопасные и желаемые результаты.
Ansys использует технологии NVIDIA для решения сложных задач в 3D-IC проектировании на конференции Design Automation Conference. Используя NVIDIA Omniverse и Modulus, инженеры Ansys могут оптимизировать производительность и надежность чипов с помощью суррогатных моделей на основе искусственного интеллекта для более быстрого моделирования.
ChatGPT обеспечивает исследования автономного вождения в Wayve, используя фреймворк LangProp для оптимизации кода без тонкой настройки нейронных сетей. LangProp, представленный на семинаре ICLR, демонстрирует потенциал LLM для повышения эффективности вождения посредством генерации и улучшения кода.
Документальный фильм исследует ИИ-ботов, симулирующих умерших близких, поднимая вопросы об этике индустрии цифровой загробной жизни. Эмоциональное путешествие писателя Джошуа Барбо с виртуальной подругой Джессикой демонстрирует сверхъестественный потенциал Project December.
Финансируемый Китаем чат-бот GeoGPT, разработанный при поддержке МСГН, вызывает у геологов опасения по поводу возможной цензуры и предвзятости. Предназначенный для исследователей глобального Юга, он использует обширные данные для углубления понимания наук о Земле.
Министерство социального и семейного развития и команда GovTech создали Fill.sg за 2 недели на хакатоне LAUNCH! Hackathon, чтобы упростить составление отчетов с помощью искусственного интеллекта. Используя модели с длинным контекстом и удобный интерфейс, Fill. sg призван упростить составление отчетов для сотрудников государственных служб.
Звукозаписывающие компании подают в суд на искусственные генераторы песен Suno и Udio за нарушение авторских прав, требуя 150 000 долларов за каждое произведение. Иски, поданные крупными лейблами, такими как Sony, Universal и Warner Records, по поводу использования музыки артистов.
Научитесь бесшовно интегрировать pyFlink, Kafka и PostgreSQL с помощью Docker. Преодолевайте трудности и создавайте конвейер обработки данных в реальном времени для сенсорных данных IoT.
Amazon Lex QnAIntent, работающий на базе Amazon Bedrock, позволяет общаться в режиме реального времени с помощью понимания естественного языка. Возможности точного подбора с помощью Amazon Kendra и OpenSearch Service отвечают нормативным требованиям корпоративных клиентов.
Компания Krikey AI использует Amazon SageMaker Ground Truth для эффективного маркирования огромных объемов данных для своей инновационной платформы 3D-анимации, демократизируя процесс создания анимации с помощью искусственного интеллекта. Это партнерство позволяет Krikey AI быстро получать высококачественные метки, соответствующие их потребностям, ускоряя разработку своей модели преобразования...
Классификация по ближайшему центроиду оказалась неэффективной для сложных предсказаний, набрав лишь 55% точности на тестовых данных. Она лучше всего подходит в качестве базовой для сравнения с более мощными методами классификации, такими как нейронные сети.
Эффективность продаж часто измеряется неверно, что приводит к неточным оценкам. Качество лидов - важнейший фактор для точной оценки работы торговых агентов.
Недавно созданные мультимодальные сети-трансформеры, такие как CLIP и LLaVA, сравниваются с мозгом в плане внимания. Трансформаторы зрения выполняют превнимательную визуальную обработку, подобно мозгу, но с трудом справляются со сложными задачами. Двунаправленная деятельность мозга обеспечивает осознанное внимание сверху вниз и автоматическую обратную связь, что улучшает восприятие и познание.