Освойте правила форматирования Cargo.toml, чтобы избежать разочарований. Последовательность Rust по сравнению с JavaScript, а также сюрпризы Cargo.toml, объясненные в 9 wats и wat nots.
Машинное обучение отлично подходит для предсказаний, но не для объяснения причинно-следственных связей. Вывод причинно-следственных связей имеет решающее значение для понимания и влияния на результаты.
Исследователи из Массачусетского технологического института и лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson разработали методику оценки надежности базовых моделей, таких как ChatGPT и DALL-E, перед их внедрением. Обучив набор немного отличающихся моделей и оценив их согласованность, они могут ранжировать модели на основе оценок надежности для различных задач.
Прорывной мегазорд DQN "Rainbow" сочетает в себе 6 мощных вариантов DQN для оптимальной работы в Deep Reinforcement Learning. Библиотека Stoix разбивает компоненты Rainbow, включая алгоритм DQN и реализацию нейронной сети.
Узнайте о метадинамике и PLUMED в вычислительной химии. Изучите передовые методы выборки для исследования редких событий и медленных процессов в молекулярных системах.
Компании могут увеличить рост доходов более чем на 300 %, используя Predictive Lead Scoring по сравнению с традиционными методами. Расстановка приоритетов с помощью машинного обучения - это ключ к эффективному управлению лидами и повышению коэффициента конверсии.
Научитесь бесшовно интегрировать pyFlink, Kafka и PostgreSQL с помощью Docker. Преодолевайте трудности и создавайте конвейер обработки данных в реальном времени для сенсорных данных IoT.
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.
Модель синтеза изображений SD3 Medium AI от Stability AI подверглась критике в сети за создание анатомически неправильных изображений человека. Пользователи Reddit критикуют неудачи SD3 в визуализации человеческих конечностей, что является шагом назад по сравнению с другими современными моделями.
Создание MishnahBot, уникальной системы RAG для интерактивного изучения раввинских текстов. Использование больших языковых моделей для экономически эффективного и модульного поиска знаний.
Google представила Veo на Google I/O 2024 - новую модель синтеза видео с помощью искусственного интеллекта, схожую с Sora от OpenAI, которая создает HD-видео из текста, изображений или видеоподсказок. Veo может генерировать видео в формате 1080p длиной более минуты, редактировать видео по письменным инструкциям и поддерживать визуальную последовательность кадров.
Борьба за доминирующие позиции в области генеративных технологий искусственного интеллекта разгорается, и лидирует в ней компания ChatGPT. Организации спешат инвестировать в возможности, которые могут произвести революцию в промышленности и улучшить качество обслуживания клиентов. Понимание концепции доминирующего дизайна имеет решающее значение для навигации в быстро развивающейся области ген...
У ЛЛМ развиваются способности к рассуждению, позволяющие им планировать и действовать, что приводит к появлению интересных шаблонов подсказок для агентов, как в работе Voyager Paper. Voyager фокусируется на побуждении LLM к выполнению открытых заданий, таких как игра Minecraft, используя автоматический учебный план, итеративные подсказки и библиотеку навыков.
Модели LLM, такие как GPT-4 и Claude 3, тестировались на обнаружение аномалий в данных временных рядов, расширяя границы своих возможностей. Цель исследования - определить, могут ли эти модели эффективно выявлять движения в паттернах данных.
Избегайте сбоев машинного обучения, следуя лучшим практикам кодирования one-hot. Кодирование one-hot преобразует категориальные переменные в двоичные столбцы, улучшая производительность модели и совместимость алгоритмов.
Улучшенное извлечение отношений с помощью Llama3-8B, доработанное на синтетическом наборе данных Llama3-70B. Модели Llama3 обеспечивают впечатляющий прирост производительности в задачах обработки естественного языка.
Новая технология искусственного интеллекта, разработанная компанией Google, меняет представление о взаимодействии с компьютерами. Новаторская система способна понимать человеческие эмоции и реагировать на них.
Узнайте, как компания X совершила революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту, который должен уничтожить рынок. Узнайте об удивительных результатах последнего исследования, проведенного компанией Y в области передовых технологий.
Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта. Узнайте о впечатляющих результатах и будущих последствиях использования их инновационного продукта.
Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту. Узнайте о новейших технологиях, которые меняют наше представление о традиционных методах.
Захватывающий прорыв в технологии искусственного интеллекта компании XYZ революционизирует анализ данных. Передовой алгоритм предсказывает рыночные тенденции с беспрецедентной точностью.
Откройте для себя последний прорыв в области технологий искусственного интеллекта с помощью нового самоуправляемого автомобиля Tesla. Эта революция в автомобильной промышленности обещает более безопасный и эффективный транспорт.
Узнайте, как инновационные технологические компании, такие как Tesla и SpaceX, совершают революцию в промышленности с помощью передовых продуктов и технологий. Изучите влияние их достижений на устойчивое развитие, освоение космоса и транспорт.
В статье "Возмутительно большие нейронные сети" представлен слой Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer для повышения эффективности и качества нейронных сетей. Эксперты на уровне токенов соединяются через ворота, что снижает вычислительную сложность и повышает производительность.
Модели искусственного интеллекта, подобные GPT-4, призваны точно извлекать ключевые моменты из звонков о доходах компаний, повторяя анализ ведущих журналистов. Автоматизация анализа доходов может демократизировать понимание для всех инвесторов, уравнивая их шансы на успех.
Последние достижения в области ИИ, включая GenAI и LLM, совершают революцию в промышленности, повышая производительность и расширяя возможности. Архитектуры трансформаторов зрения, такие как ViTs, меняют представление о компьютерном зрении, предлагая более высокую производительность и масштабируемость по сравнению с традиционными CNN.
Основные LLM, протестированные на числовых оценках, выявили несоответствия. Шаблоны подсказок могут сильно влиять на результаты, что ставит под сомнение их пригодность в реальном мире.
Использование искусственного интеллекта для классификации макроэкономических настроений с помощью CentralBankRoBERTa. Модель идентифицирует эмоциональный контент в сообщениях центральных банков, выделяя 5 макроэкономических агентов.
Мероприятие "Шоколадный опыт Вилли" в Глазго закрылось после того, как не выполнило пышных обещаний, сгенерированных искусственным интеллектом. Посетители остались разочарованы скудными декорациями и минимальным количеством угощений.
В статье "Прямая оптимизация предпочтений" представлен новый способ точной настройки моделей оснований, позволяющий добиться впечатляющего прироста производительности при меньшем количестве параметров. Метод заменяет необходимость в отдельной модели вознаграждения, революционизируя способ оптимизации LLM.
Компания Stability AI представила Stable Diffusion 3, передовую модель синтеза изображений, обеспечивающую повышенное качество и точность генерации текста. Семейство моделей с открытым весом имеет от 800 миллионов до 8 миллиардов параметров, что позволяет локально развертывать их на различных устройствах и бросать вызов собственным моделям, таким как DALL-E 3 от OpenAI.
Узнайте, как решать задачи бинарной классификации с помощью байесовских методов в Python, сосредоточившись на построении байесовской модели логистической регрессии с помощью Pyro. Используя набор данных для прогнозирования сердечной недостаточности из Kaggle, в статье рассматриваются EDA, разработка признаков, построение и оценка модели, подчеркивается наличие выбросов в данных и использование...
Узнайте, как создавать пользовательские команды IPython Jupyter Magic для улучшения работы с блокнотом. Используйте библиотеку Hamilton в качестве примера для улучшения эргономики разработки. Исследуйте возможности линейной и клеточной магии для динамических функций блокнота.
Системы с расширенным поиском (RAG) имеют решающее значение для реальных приложений, а тест "Иголка в стоге сена" оценивает их эффективность в определении конкретной информации в большом объеме текста. Различия в подсказках и моделях могут значительно повлиять на результаты, что подчеркивает необходимость тщательной оценки при разработке и внедрении.
Создайте чат-приложение с использованием LangChain, LLM и Streamlit для взаимодействия со сложной базой данных SQL. Расширьте возможности чат-бота по выполнению SQL-запросов и обеспечьте удобный интерфейс с функциями памяти с помощью Streamlit.
В статье рассматриваются практические уроки, полученные при обновлении биоинформационной библиотеки Bed-Reader для чтения данных ДНК непосредственно из облака. Автор приводит девять правил добавления поддержки облачных файлов в программы, включая использование крейта object_store и создание нового крейта cloud-file.
Незаметные водяные знаки - это способ защиты цифрового контента без ущерба для качества, позволяющий авторам подтвердить свое право собственности и обнаружить контент, созданный искусственным интеллектом. Такие технологические компании, как Meta и Google, разрабатывают революционные системы водяных знаков, чтобы уменьшить количество опасного контента, созданного искусственным интеллектом, в Ин...
В статье обсуждаются преимущества генерации с расширенным поиском (RAG) для повышения точности и релевантности моделей ИИ. В ней подчеркивается важность мониторинга метрик поиска и оценки ответов для устранения недостатков в работе систем LLM.
В статье обсуждается важность понимания контекстных окон при обучении и использовании трансформеров, особенно с появлением проприетарных LLM и таких техник, как RAG. В ней рассматривается, как различные факторы влияют на максимальную длину контекста, которую может обработать модель трансформатора, и задается вопрос, всегда ли больше - значит лучше.
В статье рассматривается использование легких иерархических трансформаторов зрения в автономной робототехнике, подчеркивается эффективность концепции общего ствола для многозадачного обучения. В ней также обсуждается появление больших мультимодальных моделей и их потенциал для создания единой архитектуры для комплексных решений в области автономного вождения.
В этой статье авторы обсуждают теорию и архитектуры графовых нейронных сетей (ГНС) и подчеркивают появление графовых трансформаторов как тенденции в графовом ML. Они исследуют связь между MPNN и трансформерами, показывая, что MPNN с виртуальным узлом может имитировать трансформер, и обсуждают преимущества и ограничения этих архитектур с точки зрения выразительности.
В 2023 году доминировали геометрические методы и приложения ML, а также заметные прорывы в структурной биологии, включая открытие двух новых антибиотиков с помощью GNN. Сближение ML и экспериментальных методов в автономных молекулярных открытиях является растущей тенденцией, как и использование Flow Matching для более быстрой и детерминированной выборки траекторий.
ИИ поколения Gen AI изменит процесс разработки приложений, что приведет к появлению новых компаний, ориентированных на ИИ, и снижению зависимости от написанного человеком программного обеспечения. Большие языковые модели (LLM) с открытым исходным кодом находятся на подъеме, позволяя небольшим компаниям и частным лицам создавать специализированные модели и революционизировать разработку програм...
Компания OpenAI признала необходимость использования материалов, защищенных авторским правом, при разработке таких инструментов ИИ, как ChatGPT, заявив, что без этого было бы "невозможно". Практика соскабливания контента без разрешения стала предметом пристального внимания, поскольку такие модели ИИ, как ChatGPT и DALL-E, опираются на большое количество обучающих данных из публичного Интернета.
Основные моменты статьи: Отказоустойчивое тестирование нейронных сетей и архитектур ML для повышения надежности. Тестирование методом абляции позволяет выявить критические детали, снизить сложность и повысить отказоустойчивость. Три типа тестов на абляцию: нейронная, функциональная и входная абляция.
В статье обсуждается растущий разрыв между клинической практикой и исследованиями ИИ в здравоохранении, подчеркивается недостаточное участие и сотрудничество врачей. В ней подчеркивается необходимость практического подхода к определению актуальных проблем и оценке того, может ли ИИ разработать лучшие решения в здравоохранении.
В статье рассматривается использование пакета Python mlscorecheck для проверки соответствия заявленных оценок производительности машинного обучения и экспериментальных установок. Пакет mlscorecheck предоставляет численные методы для определения того, могут ли заявленные оценки быть результатом заявленного эксперимента.
В недавнем исследовании изучается, как деревья решений и случайные леса, широко используемые в машинном обучении, страдают от предвзятости из-за предположения о непрерывности признаков. В исследовании предложены простые методы, позволяющие уменьшить эту погрешность. Результаты показали, что при зеркальном отражении признаков эффективность ухудшается на 0,2 процентных пункта.
2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.
В этой статье основное внимание уделяется созданию аналитика на базе LLM и обучению его взаимодействию с базами данных SQL. Автор также представляет ClickHouse как вариант базы данных с открытым исходным кодом для больших данных и аналитических задач.
Pandera, мощная библиотека Python, обеспечивает качество и надежность данных благодаря передовым методам проверки, включая применение схемы, настраиваемые правила проверки и простую интеграцию с Pandas. Она обеспечивает целостность и непротиворечивость данных, что делает ее незаменимым инструментом для специалистов по анализу данных.
В этой статье рассказывается о разработке неанглоязычных систем RAG, включая советы по загрузке данных, сегментации текста и встраиванию моделей. RAG меняет способы использования данных организациями для интеллектуальных ChatBots, однако существует пробел в использовании малых языков.
Ведущие специалисты по экспериментам советуют тестировать все подряд, но неудобные истины об A/B-тестировании показывают его недостатки. Такие компании, как Google, Amazon и Netflix, успешно внедрили A/B-тестирование, но слепое следование их правилам может привести к путанице и катастрофе для других компаний.
В этой статье рассказывается о том, как проводить бенчмаркинг с помощью крейта criterion и как проводить бенчмаркинг с различными настройками компилятора, что позволяет получить представление о влиянии производительности и провести сравнение между процессорами. В качестве примера используется крейт range-set-blaze для измерения настроек SIMD, уровней оптимизации и различных длин входных данных.
В 7 раз увеличиваем потребление данных в range-set-blaze Crate за счет делегирования вычислений маленьким крабам. Правило 7: используйте критериальный бенчмаркинг для выбора алгоритма и обнаружите, что LANES (почти) всегда должен быть 32 или 64.