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 n-шагового бутстрапинга в обучении с подкреплением

Резюме: Обучение с подкреплением исследует адаптацию к различным средам с помощью алгоритмов временных различий. Одношаговые методы TD и MC имеют общие черты, что приводит к обобщению n-шагового Bootstrapping.

Временная шкала AGI от OpenAI вызывает скепсис

Ключевые фигуры в OpenAI, включая президента Грега Брокмана, уходят в академический отпуск или переходят в конкурирующую компанию Anthropic, что ставит под сомнение прогресс компании на пути к AGI. Уход сотрудников заставляет задуматься о близости прорыва в области разумного ИИ, поскольку высокопоставленные сотрудники покидают компанию, создающую ChatGPT.

Повышение эффективности трансформатора зрения с помощью BatchNorm

Интеграция пакетной нормализации в архитектуру ViT сокращает время обучения и вывода более чем на 60 %, сохраняя или повышая точность. Модификация заключается в замене послойной нормализации на пакетную нормализацию в архитектуре трансформатора, использующего только кодер.

Ловушка поклонения ИИ

Искусственный интеллект вызывает панику, но реальная угроза - это шумиха. ChatGPT от OpenAI приближает искусственный интеллект к интеллекту, предваряя трансформационные изменения в обществе.

Фатальный недостаток искусственного интеллекта: проблема Тома Круза

Лингвист Эмили Бендер и компьютерный ученый Тимнит Гебру критикуют языковые модели как "стохастические попугаи", лишенные истинного понимания. Авторегрессивные модели, такие как GPT-4, испытывают трудности с базовым обобщением, демонстрируя "проклятие обратного хода" при ответе на простые вопросы.

Разблокировка Amazon Bedrock для расширенного анализа кода

Генеративные модели ИИ, такие как Amazon Bedrock, преобразуют разработку программного обеспечения, автоматизируя генерацию кода и повышая эффективность. Разработчики могут использовать базовые модели ведущих ИИ-компаний через Amazon Bedrock для создания генеративных ИИ-приложений, оптимизируя жизненный цикл разработки ПО.

Революция в редактировании видео: CyberLink PowerDirector обновляется с помощью технологии NVIDIA RTX

NVIDIA Studio ускоряет создание контента благодаря новым возможностям RTX GPU и оптимизациям в таких творческих приложениях, как CyberLink PowerDirector и Adobe Substance 3D Modeler. Теперь художники могут создавать физически точные 3D копии и улучшать качество видео и эффективность кодирования с помощью технологий NVIDIA.

Создание моделей MusicGen с помощью Amazon SageMaker

Модели генерации музыки на основе искусственного интеллекта превращают текст в музыку, демократизируя производство музыки. Такие компании, как Meta, используют модели, подобные AudioCraft MusicGen, для создания высококачественной музыки на основе текстовых описаний, совершая революцию в области создания музыки с помощью искусственного интеллекта.

Подросток-новатор создал робота-поводыря с помощью NVIDIA Jetson

Ученица средней школы Селин Алара Орнек использует NVIDIA Jetson для создания роботов-поводырей для слабовидящих собак, чтобы предотвратить издевательства и следить за здоровьем с помощью уведомлений в реальном времени. Орнек, разработчик робототехники-самоучка из Стамбула, получила мировое признание за свои инновационные проекты и планирует внедрить IC4U в умных городах с помощью платформ нов...

Раскрытие факторизации неотрицательных матриц с помощью C#

Неотрицательная матричная факторизация (NMF) находит матрицы W и H для аппроксимации исходной матрицы V. Результаты показывают, что NMF зависит от конкретного сценария, а не является общей методикой.

Повышение эффективности обучения ИИ с помощью сетей RoCE

Сети ИИ имеют решающее значение для крупномасштабного распределенного обучения в Meta, используя RDMA поверх Ethernet для высокопроизводительной связи. Специализированные сети центров обработки данных вмещают тысячи графических процессоров для различных рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая надежную передачу данных с низкой задержкой.

Смягчение краха моделей в искусственном интеллекте с помощью синтетических данных

Синтетические данные вызывают опасения по поводу краха модели при разработке ИИ, однако исследование может не отражать реальную практику и достижения. Отсутствие в исследовании стандартных методов смягчения последствий и контроля качества ограничивает применимость к отраслевым сценариям.