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.
Инверсия матрицы Ньютона была успешно использована в регрессии гауссовского процесса для повышения эффективности, точности и устойчивости. Демонстрация показала высокую точность прогнозирования целевых значений для синтетических данных со сложной базовой структурой.
Система Paligemma VLM от Google сочетает в себе кодировщик зрения и языковую модель для решения таких задач, как обнаружение объектов. Paligemma может обрабатывать изображения с разным разрешением и идентифицировать объекты без тонкой настройки, но Google рекомендует использовать тонкую настройку для специфических задач.
ИИ может манипулировать решениями, поскольку компании участвуют в торгах за предсказания человеческого поведения на рынке «экономики намерений». Исследователи Кембриджского университета раскрывают, как инструменты ИИ прогнозируют и продают человеческие намерения компаниям, стремящимся к прибыли.
Нейронные сети сталкиваются с проблемой суперпозиции, когда один нейрон представляет несколько признаков. Ключевую роль в возникновении суперпозиции играют нелинейность и разреженность признаков.
Улучшение понимания перекрестных продуктов с помощью пакета dbtsetsimilarity. Вычисление индекса Жаккара для анализа моделей внедрения продуктов в многопродуктовых компаниях.
Большие языковые модели изменили корпорации, а в 2025 году центральное место займут ИИ-агенты. Эти интеллектуальные системы, созданные на основе LLM, могут понимать цели и выполнять осмысленные действия подобно человеку, предлагая помощь в решении повседневных задач.
Поорнима Рамарао сомневается в способности полиции Сан-Франциско вести расследование после загадочной смерти сына Сучира Баладжи. Друзья собрались на бдение в Милпитасе, Калифорния, чтобы почтить память бывшего исследователя и разоблачителя OpenAI.
OpenAI планирует создать общественно-полезную корпорацию для управления своим растущим бизнесом, чтобы облегчить ограничения, наложенные ее некоммерческой материнской компанией. ИИ-компания, известная по ChatGPT, ищет больше капитала, чем ожидалось, что вызвало слухи о переходе к коммерческой модели.
Джеффри Хинтон предупреждает о 10-20% вероятности того, что искусственный интеллект может привести к вымиранию человечества через 30 лет из-за быстрого технологического прогресса. Нобелевский лауреат выражает обеспокоенность ускоренными темпами изменений в области искусственного интеллекта.
Линейная регрессия может обрабатывать нелинейные данные с помощью конечных нормальных смесей. Такой подход обеспечивает гибкость и интерпретируемость, что делает ее мощным инструментом машинного обучения. Моделирование модели смеси для регрессии с помощью MCMC-выборки показывает, как восстановить компоненты с помощью байесовского вывода.
Элон Маск вступает в конфликт со сторонниками Трампа из-за выбора советника по искусственному интеллекту Шрирама Кришнана, что вызывает дискуссию об иммиграции среди мага. Маск и Вивек Рамасвами противостоят Лоре Лумер и Мэтту Гейтцу в ожесточенной вражде.
В больших языковых моделях используется softmax, но это требует больших вычислительных затрат. Линейное внимание предлагает решение, снижающее сложность до O(Nd²).
Аналитики Deutsche Bank отмечают потенциальное влияние искусственного интеллекта на производительность труда в ближайшие 25 лет. Государственный долг США резко вырос с 1999 года, и, согласно прогнозам, к 2050 году отношение долга к ВВП составит 160 %.
Понимание функций потерь очень важно для обучения нейронных сетей. Перекрестная энтропия помогает количественно оценить различия в распределениях вероятностей, что способствует выбору модели.