OpenAI сотрудничает с SoftBank для создания «искусственного сверхинтеллекта», превосходящего человеческие возможности, и привлекает $40 млрд в рамках крупнейшего раунда финансирования стартапов в истории. Сотрудничество направлено на продвижение исследований ИИ в направлении AGI, подчеркивая необходимость значительных вычислительных мощностей.
Векторная регрессия с поддержкой (SVR) и машина с поддержкой векторов (SVM) были популярны в 1990-х годах, но имеют свои недостатки. Проблемы сложности и масштабируемости SVR решаются с помощью трюка с ядром, при этом часто используется радиальная базисная функция. Для обучения моделей SVR требуются специализированные алгоритмы, такие как последовательная минимальная оптимизация (SMO), а попыт...
Компания H&M вводит искусственные двойники моделей для маркетинга, вызывая дискуссии об эксплуатации в индустрии моды. Главный креативный директор гарантирует, что человекоориентированный подход останется неизменным, несмотря на интеграцию ИИ.
Студентка сербского колледжа Ана Тришович считает, что MIT OpenCourseWare изменил ее карьеру и привел ее к должности научного сотрудника в лаборатории FutureTech Массачусетского технологического института. Путь Тришович от изучения аналитики данных на Python до изучения демократизации ИИ демонстрирует влияние открытых образовательных ресурсов на ее междисциплинарные исследования.
Родители и учителя готовят детей к будущему с помощью генеративного искусственного интеллекта, несмотря на возрастные ограничения для таких инструментов, как ChatGPT и Gemini от Google. Читатели Guardian делятся своими стратегиями и причинами, по которым они внедряют ИИ-образование для самых маленьких учеников.
Венчурные компании с капиталом в 1 млрд долларов, такие как Skydio, преобразуют военные действия с помощью беспилотников, оснащенных искусственным интеллектом. Это футуристическое оружие может бросить вызов традиционным военным производителям на поле боя.
Автоматизация сделала рутинные задачи менее скучными, но какой ценой? Джон Грей с позиций эко-нигилизма оспаривает преимущества технологий, даже называя стоматологию с анестезией «несмешанным благословением».
Адам Кучарски, известный эпидемиолог, рассуждает о важности доказательств в эпоху искусственного интеллекта и социальных сетей. В своей новой книге он исследует, как меняется наше понимание «доказательств» в мире, где информация и доверие имеют первостепенное значение.
Авторы и редакторы теперь могут легко ориентироваться в процессе публикации благодаря новому руководству по использованию блочного редактора WordPress для The Digital Sandbox. Основные компоненты, такие как заголовки и подзаголовки, подчеркнуты для плавной работы над проектом.
В этом блоге рассматривается ядерная регрессия Надарая-Уотсона с использованием ядра радиальной базисной функции, при этом подчеркивается важность нормализации значений предикторов. Ключевое уравнение для ядерной регрессии NW включает средневзвешенное значение целевых значений y на основе значений функции ядра RBF.
Путь 3D-реконструкции из 2D в 3D-модели включает в себя важнейшие этапы для получения высококачественных результатов. Успешные реконструкции сосредоточены на меньшем количестве изображений, более чистой обработке и эффективном устранении неполадок, при этом особое внимание уделяется пониманию процесса создания.
AlphaFold, разработанная компанией Google DeepMind, использует искусственный интеллект для предсказания структуры белков, что позволит совершить революцию в открытии лекарств и решении биологических загадок. Технология уже получила Нобелевскую премию и позволила значительно продвинуться в понимании сложных структур, таких как комплекс ядерных пор.
Новая модель искусственного интеллекта сочетает в себе CNN, трансформаторы и морфологические экстракторы признаков для повышения точности визуального распознавания до 87,89 %. CNN улавливают детали, морфологический модуль выделяет критические признаки, а мультиголовое внимание моделирует глобальные взаимосвязи.
Гамильтонова механика переосмысливает динамику через энергию, которая теперь используется в передовом генеративном ИИ. Она разделяет ускорение на потоки импульса/позиции, выявляя скрытую геометрическую структуру.
Решению задач Data Science и машинного обучения мешают разрозненные данные. Интеграция данных по принципу использования является ключевым фактором успеха ML.