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.

Обеспечение надежности ИИ: Оценка перед развертыванием

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.

Освоение приоритетов в продажах

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.

Разблокировка мозга: CLIP и LLaVA

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.

AI Body Horror: Развязывание новой стабильной диффузии 3 выпуск

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.

Путь к господству ИИ

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...

Veo от Google: Новая видеоустановка с искусственным интеллектом

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.

Разблокирование информации о временных рядах с помощью больших языковых моделей

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.

Эволюция использования инструментов

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.

Освоение кодирования One-Hot

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.

Использование моделей Llama3 для мощного извлечения взаимосвязей

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.

Оптимизация Llama 3 с помощью ORPO

Новая технология искусственного интеллекта, разработанная компанией Google, меняет представление о взаимодействии с компьютерами. Новаторская система способна понимать человеческие эмоции и реагировать на них.

Конец эпохи: OpenAI

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.

Представление революционной языковой модели MM1 от Apple

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.

Освоение генерации: Советы по извлечению Расширенное поколение

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту. Узнайте о новейших технологиях, которые меняют наше представление о традиционных методах.

Выбор правильной оценки: Модель против задачи

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.

Сокращение расходов с FrugalGPT

Захватывающий прорыв в технологии искусственного интеллекта компании XYZ революционизирует анализ данных. Передовой алгоритм предсказывает рыночные тенденции с беспрецедентной точностью.

Создание API OpenAI: Пошаговое руководство

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.

Раскрытие возможностей SMoE в Mixtral

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.

Расшифровка звонков о доходах: ИИ против человеческого понимания

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.

Революция в компьютерном зрении: Навигация по ландшафту искусственного интеллекта

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.

Непоследовательные числовые оценки магистрантов: Предупреждение для судей

Основные LLM, протестированные на числовых оценках, выявили несоответствия. Шаблоны подсказок могут сильно влиять на результаты, что ставит под сомнение их пригодность в реальном мире.

Декодирование сообщений центрального банка с помощью CentralBankRoBERTa

Использование искусственного интеллекта для классификации макроэкономических настроений с помощью CentralBankRoBERTa. Модель идентифицирует эмоциональный контент в сообщениях центральных банков, выделяя 5 макроэкономических агентов.

Шоколадный опыт Вилли: Иллюзия искусственного интеллекта раскрыта

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.

Раскрытие возможностей прямой оптимизации предпочтений

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.

Stability AI представляет Stable Diffusion 3: генератор изображений нового поколения

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.

Байесовская логистическая регрессия: Прогнозирование болезней сердца на Python

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...

Улучшите работу с блокнотом с помощью команд IPython Jupyter Magic Commands

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.

Обнаружение скрытых драгоценных камней: Оценка систем RAG с помощью теста "Иголка в стоге сена

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.

Раскрытие возможностей LangChain: Создание чат-приложения для сложного взаимодействия с базами данных SQL

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.

Разблокировка облака: 9 правил беспрепятственного доступа к облачным файлам в Rust

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.

Раскрытие возможностей незаметных водяных знаков: Защита произведений искусства и обнаружение контента, созданного искусственным интеллектом

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...

Разблокировка производительности LLM: Устранение неисправностей RAG

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.

Раскрытие влияния контекстных окон на модели трансформеров

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.

Объединение восприятия, планирования и управления: Будущее автономной робототехники

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.

Использование возможностей графического и геометрического ML: выводы и инновации на 2024 год

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.

Достижения в области графического и геометрического ML: приложения и прорывы в 2024 году

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.

Революция в программной инженерии: Влияние поколения ИИ на команды разработчиков

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...

OpenAI раскрывает: Модели искусственного интеллекта невозможны без материалов, защищенных авторским правом

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.

Усовершенствование нейронных сетей: Раскрытие возможностей абляционного тестирования

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.

Ликвидация разрыва: взгляд хирурга на ИИ в здравоохранении

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.

Раскрытие истины: тестирование оценок производительности машинного обучения с помощью mlscorecheck

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.

Раскрытие скрытой предвзятости: усовершенствование деревьев принятия решений и случайных лесов

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.

Революционный музыкальный ИИ: 3 прорыва, которые стоит ожидать в 2024 году

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.

Раскрытие возможностей LLM-агентов: Улучшение анализа данных с помощью SQL

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.

Повышение целостности данных: Продвинутые техники валидации с помощью Pandera

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.

Скрытые опасности слепого A/B-тестирования всего подряд

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.

Раскрытие возможностей многоязычных систем RAG: Исчерпывающее руководство

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.

Оптимизация настроек компилятора Rust для максимальной производительности

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.

Ускорение кода Rust с помощью SIMD: 9 правил для ускорения (часть 2)

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.