Исследователи предупреждают, что боты с искусственным интеллектом, генерирующие голоса, помогают экстремистским группам, таким как неонацисты и Исламское государство, распространять свою идеологию в Интернете. По словам Лукаса Веббера, старшего аналитика по угрозам, использование искусственного интеллекта в стратегиях цифровой пропаганды является значительным шагом вперед.
Наивные регрессионные модели с деревом решений переобучают обучающие данные. Методы баггинга и случайного леса борются с переобучением, используя подмножества для обучения.
Комиссия по производительности отклонила спорное предложение о разрешении технологическим компаниям использовать материалы, защищенные авторским правом, для обучения искусственного интеллекта. Правительству рекомендовано подождать 3 года, прежде чем пересматривать австралийские правила авторского права и влияние новых технологий.
Члены профсоюза отвергают использование ИИ в искусстве и отказываются от цифрового сканирования, чтобы защитить свое изображение. 99% голосуют против ИИ, если не будут гарантированы меры защиты.
Trump Media and Technology Group объединяется с TAE Technologies в рамках сделки на сумму 6 млрд долларов с целью объединения Truth Social с энергетическими решениями на базе искусственного интеллекта. Это объединение направлено на то, чтобы извлечь выгоду из бума искусственного интеллекта и удовлетворить растущий спрос на энергию.
После террористической атаки на пляже Бонди платформы заполонила дезинформация, подпитываемая искусственным интеллектом. Среди ложных сведений были утверждения о фальшивой операции и участии актеров, изображающих жертв кризиса.
ИИ ускоряет разработку ML путем определения методов, генерации кода и настройки гиперпараметров, что значительно сокращает время создания модели.
Отчет AI Security Institute показывает, что многие люди используют универсальные помощники, такие как ChatGPT и Amazon Alexa. Треть жителей Великобритании обращаются к ИИ за эмоциональной поддержкой, а каждый десятый использует чат-ботов каждую неделю.
Технологические компании извлекают выгоду из ИИ, но общество платит за это огромными выбросами углерода, равными выбросам Нью-Йорка. Исследования показывают, что воздействие ИИ на окружающую среду превышает глобальный спрос на бутилированную воду.
Разработчики корпоративных решений переходят на использование автономных ИИ-агентов для решения сложных задач. Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore и NVIDIA NeMo Agent Toolkit предлагают мощное решение для проектирования, оркестрации и масштабирования безопасных мультиагентных систем на AWS. Эти инструменты оптимизируют разработку, развертывание и оптимизацию производительности ИИ-агентов ...
Исследователи MIT CSAIL обнаружили, что краткосрочное руководство может значительно повысить производительность ранее считавшихся «неэффективными» нейронных сетей за счет согласования внутренних представлений. В отличие от дистилляции знаний, руководство напрямую передает структурные знания, используя архитектурные предубеждения нетренированных сетей для эффективного обучения.
Поиск работы стал изнурительным занятием из-за фальшивых объявлений и запутанных описаний компаний. Только 5% британцев являются безработными, сталкиваясь с отказом и неопределенностью на рынке труда.
Лаборатория Hao AI Lab Калифорнийского университета в Сан-Диего является пионером в области инноваций в области моделей искусственного интеллекта с помощью NVIDIA DGX B200, ускоряя такие проекты, как FastVideo и Lmgame-bench. DistServe влияет на разбиение обслуживания для оптимальной производительности LLM, уделяя внимание «goodput» вместо традиционных показателей пропускной способности.
MIT и MIT-IBM Watson AI Lab разрабатывают PaTH Attention, адаптивную технологию кодирования для трансформаторов, устраняющую ограничения в отслеживании состояния. Представленная на NeurIPS, эта разработка направлена на расширение возможностей систем искусственного интеллекта при сохранении масштабируемости и эффективности.
Интегрируйте управляемый Amazon SageMaker MLflow с Snowflake, чтобы оптимизировать рабочие процессы машинного обучения и улучшить совместную работу, ускорив внедрение ИИ/машинного обучения. MLflow Tracking централизует регистрацию экспериментов и управление моделями, повышая прозрачность и эффективность жизненного цикла машинного обучения.