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.

ИИ Неопределенность: Прорыв в медицинской визуализации

Новое исследование показывает революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией Google, которая революционизирует анализ данных в здравоохранении. Результаты исследования свидетельствуют о значительном повышении точности и эффективности диагностики редких заболеваний.

Раскрытие возможностей базовых моделей в искусственном интеллекте

Новое захватывающее исследование показывает революционные результаты в области технологий искусственного интеллекта, среди которых лидируют такие крупные компании, как Google и IBM. Узнайте, как алгоритмы машинного обучения революционизируют отрасли и формируют будущее.

Удобный поиск данных с помощью Mixtral 8x7B на Amazon SageMaker JumpStart

Откройте для себя новаторские исследования компании Tesla в области устойчивых энергетических решений. Познакомьтесь с инновационными продуктами и технологиями, совершающими революцию в автомобильной промышленности.

Революционные рекомендации продуктов с помощью Amazon Bedrock и OpenSearch

Откройте для себя последние революционные исследования в области применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Узнайте, как такие компании, как IBM и Google, революционизируют уход за пациентами с помощью инновационных технологий.

Освоение визуализации данных t-SNE с помощью C#

Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта, открыв путь к беспрецедентным достижениям. Узнайте о влиянии их продукта на различные отрасли и о будущих последствиях этой революционной инновации.

Раскрытие простых секретов больших языковых моделей

Узнайте, как инновационные технологические стартапы совершают революцию в здравоохранении с помощью диагностических инструментов на основе искусственного интеллекта. От компаний MedTech до революционных исследований - будьте в курсе последних достижений в области медицинских технологий.

Шахматные головоломки: Современная эволюция

Узнайте, как компания XYZ произвела революцию в технологической отрасли благодаря своей новаторской технологии искусственного интеллекта. Узнайте о влиянии на автоматизацию рабочих мест и о будущих достижениях в этой области.

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.

'Transforming the World: Генеральный директор NVIDIA и исследователи ИИ размышляют о знаменательном документе'

Сессия NVIDIA на GTC по трансформаторной нейронной сети совершает революцию в глубоком обучении. Авторы размышляют о новаторском исследовании, формирующем будущее генеративного ИИ.

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.

Революция в области самоуправляемых автомобилей: Сила магистратуры

В 1928 году Александр Флеминг случайно открыл пенициллин, совершив революцию в медицине. Могут ли большие языковые модели стать неожиданным решением для автономного вождения? В этой статье мы рассмотрим их потенциальное влияние.

Unraveling Graph Neural Networks: От теории к реализации Pytorch

Графовые нейронные сети (ГНС) моделируют взаимосвязанные данные, такие как молекулярные структуры и социальные сети. GNN в сочетании с последовательными моделями создают пространственно-временные GNN, открывающие возможности для более глубокого понимания и инновационного применения в промышленности/исследованиях.

Революционное обучение нейронных сетей на процессорах с помощью ThirdAI и AWS Graviton

ThirdAI Corp. впервые предлагает экономически эффективное глубокое обучение на стандартных CPU, отменяя необходимость использования дорогостоящих GPU-ускорителей. AWS Graviton3 демонстрирует многообещающее ускорение при обучении нейронных моделей, революционизируя экономику ИИ.

'ИИ оптимизирует роботизированные складские операции'

Исследователи Массачусетского технологического института разработали модель глубокого обучения, позволяющую разгрузить роботизированные склады и повысить их эффективность почти в четыре раза. Их инновационный подход может произвести революцию в сложных задачах планирования, не ограничиваясь складскими операциями.

Тайлер Перри останавливает расширение студии стоимостью 800 миллионов долларов из-за Sora от OpenAI

Кинорежиссер Тайлер Перри приостановил расширение студии стоимостью 800 миллионов долларов из-за возможностей ИИ-видеогенератора Sora. OpenAI's Sora поражает синтезом текста в видео, превосходя другие модели ИИ.

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.

GTC 2024: Не пропустите эти 7 причин!

NVIDIA GTC 2024 в Сан-Хосе обещает стать горнилом инноваций с 900+ сессиями и 300 выставками, в которых примут участие такие гиганты индустрии, как Amazon, Ford, Pixar и другие. Не пропустите панель Transforming AI Panel с оригинальными архитекторами нейронной сети Transformer, а также сетевые мероприятия и передовые выставки, чтобы быть впереди в области ИИ.

Обнаружение аномалий с помощью автоэнкодера на C#: Выявление скрытых закономерностей

Автоэнкодер предсказывает входные данные, отмечая аномалии. Реализованный на C#, он обнаружил либерального мужчину из Небраски с доходом $53 000 как наиболее аномальный. Модель обучалась с помощью архитектуры 9-6-9, что позволило получить представление о нейросетевых системах.

Раскрытие возможностей GPT-2: восхождение многозадачных языковых моделей

В статье рассматривается эволюция моделей GPT, особое внимание уделяется улучшениям GPT-2 по сравнению с GPT-1, включая больший размер и возможности многозадачного обучения. Понимание концепций, лежащих в основе GPT-1, очень важно для осознания принципов работы более продвинутых моделей, таких как ChatGPT или GPT-4.

Взламывая код: Основные методы кодирования в машинном обучении

В этой статье рассматриваются три ключевых метода кодирования для машинного обучения: кодирование меток, однократное кодирование и целевое кодирование. В ней представлено руководство для начинающих с описанием преимуществ, недостатков и примерами кода на Python, которое поможет специалистам по исследованию данных понять и эффективно реализовать эти методы.

Автоматизация обнаружения неблагоприятных событий: Использование больших языковых моделей на Amazon SageMaker

В 2021 году доходы фармацевтической промышленности США составили 550 миллиардов долларов, а прогнозируемые расходы на фармаконадзор к 2022 году - 384 миллиарда долларов. Для решения задач мониторинга нежелательных явлений разработано решение на основе машинного обучения с использованием Amazon SageMaker и модели BioBERT компании Hugging Face, обеспечивающее автоматическое обнаружение из различ...

Использование силы симметрии в машинном обучении

Аспирант Массачусетского технологического института Бехруз Тахмасеби и его советник Стефани Джегелька модифицировали закон Вейля, включив симметрию в оценку сложности данных, что потенциально может улучшить машинное обучение. Их работа, представленная на конференции Neural Information Processing Systems, демонстрирует, что модели, удовлетворяющие симметрии, могут давать предсказания с меньшими...

Эффективное решение сложных физических систем: Сила улучшенных физикой глубинных суррогатов

Исследователи из Массачусетского технологического института и компании IBM разработали новый метод под названием "глубокий суррогат с усилением физики" (PEDS), который объединяет физический симулятор низкой точности с генератором нейронных сетей для создания управляемых данными суррогатных моделей для сложных физических систем. Метод PEDS является доступным, эффективным и позволяет сократить о...

Революция в выявлении рака поджелудочной железы: ИИ предсказывает пациентов с высоким риском с беспрецедентной точностью

Ученые Массачусетского технологического института разработали две модели машинного обучения - нейронную сеть "PRISM" и модель логистической регрессии - для раннего выявления рака поджелудочной железы. Эти модели превзошли существующие методы, обнаружив 35 % случаев по сравнению со стандартным показателем в 10 %.

Создание надежного ИИ: повышение обоснованности и надежности естественного языка

Аспиранты Массачусетского технологического института используют теорию игр для повышения точности и надежности моделей естественного языка, стремясь привести доверие к модели в соответствие с ее точностью. Переосмыслив генерацию языка как игру для двух игроков, они разработали систему, которая поощряет правдивые и надежные ответы, уменьшая при этом количество галлюцинаций.

Раскрывая секреты ИИ: использование агентов ИИ для объяснения сложных нейронных сетей

Исследователи Массачусетского технологического института разработали автоматизированный интерпретируемый агент (AIA), который использует модели искусственного интеллекта для объяснения поведения нейронных сетей, предлагая интуитивно понятные описания и воспроизведение кода. AIA активно участвует в формировании гипотез, экспериментальном тестировании и итеративном обучении, совершенствуя свое п...

Unlocking Neural Networks: Как ReLU расширяет возможности аппроксимации нелинейных функций

Нейронная сеть с одним скрытым слоем, использующая ReLU-активацию, может представлять любые непрерывные нелинейные функции, что делает ее мощным аппроксиматором функций. Сеть может аппроксимировать непрерывные кусочно-линейные (CPWL) и непрерывные кривые (CC) функции путем добавления новых ReLU-функций в точках перехода для увеличения или уменьшения наклона.

Разгадка секретов RNN: Математические основы и реализация на Python

Появление таких инструментов, как AutoAI, может снизить значимость традиционных навыков машинного обучения, но глубокое понимание основополагающих принципов ML по-прежнему будет востребовано. Эта статья посвящена математическим основам рекуррентных нейронных сетей (РНС) и их использованию для выявления последовательных закономерностей в данных временных рядов.

Раскрытие силы объяснимости моделей: Понимание "почему", стоящего за решениями ИИ

Недавние достижения в области искусственного интеллекта позволили моделям имитировать человеческие способности в работе с изображениями и текстом, но недостаточная объясняемость создает риски и ограничивает их применение. Такие важные области, как здравоохранение и финансы, в значительной степени опираются на табличные данные, что подчеркивает необходимость создания прозрачных моделей принятия...

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.

Правление ResNet: Новая эра с трансформаторами зрения

Компьютерное зрение прошло путь от небольших пиксельных изображений до генерации изображений высокого разрешения на основе описаний, при этом более компактные модели повышают производительность в таких областях, как фотосъемка со смартфона и автономные транспортные средства. Модель ResNet доминирует в компьютерном зрении уже почти восемь лет, но появляются такие претенденты, как Vision Transfo...

Оптимизация GAN: Раскрытие архитектуры для генерации реалистичных синтетических данных

Генеративные адверсарные сети (GAN) привлекли к себе внимание благодаря своей способности генерировать реалистичные синтетические данные, а также благодаря их неправомерному использованию для создания глубоких подделок. Уникальная архитектура GAN включает в себя генеративную сеть и сеть противника, которые обучаются для достижения противоположных целей с помощью двухуровневой оптимизации.

Супергеройская сила двумерной пакетной нормализации в глубоком обучении

Глубокое обучение (Deep Learning, DL) произвело революцию в области конволюционных нейронных сетей (CNN) и генеративного ИИ, а пакетная нормализация 2D (BN2D) стала супергеройской техникой, улучшающей сходимость и производительность обучения модели. BN2D нормализует размерность данных, предотвращая смещение внутренних ковариантов и способствуя ускорению сходимости, что позволяет сети сосредото...

Революция в гольфе: облачное отслеживание мячей поднимает PGA TOUR на новую высоту

PGA TOUR разрабатывает систему отслеживания положения мяча нового поколения, использующую компьютерное зрение и методы машинного обучения для определения местоположения мячей для гольфа на путтинг-грине. Система, разработанная инновационным центром Amazon Generative AI, успешно отслеживает положение мяча и предсказывает его координаты для отдыха.

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.

Раскрытие силы гармоний: Основы изучения дискретных данных

В начале 00-х Джефф Хинтон представил алгоритм контрастной дивергенции, позволяющий обучать ограниченную машину Больцмана. Гармонии, или ограниченные машины Больцмана, представляют собой нейронные сети, работающие с бинарными данными, с видимыми и скрытыми блоками, и полезны для моделирования дискретных данных.

Ускорение глубокого обучения: Unleashing the Power of Momentum, AdaGrad, RMSProp & Adam

В этой статье рассматриваются методы ускорения в нейронных сетях, подчеркивается необходимость более быстрого обучения в связи со сложностью моделей глубокого обучения. В ней представлена концепция градиентного спуска и отмечены ограничения, связанные с его медленной скоростью сходимости. Затем в статье представлен Momentum - алгоритм оптимизации, использующий экспоненциально скользящее средне...

Эффективная тонкая настройка с помощью LoRA: революция в адаптации больших моделей

LoRA - это параметрически эффективный метод тонкой настройки больших моделей, позволяющий сократить вычислительные ресурсы и время. Благодаря декомпозиции матрицы обновления LoRA обладает такими преимуществами, как уменьшение объема памяти, более быстрое обучение, возможность использования меньшего оборудования и масштабируемость на большие модели.

Революционный рендеринг в реальном времени: DLSS 3.5 поднимает рендеринг D5 на новую высоту

NVIDIA Studio представляет DLSS 3.5 для реалистичной трассировки лучей в D5 Render, улучшая качество редактирования и повышая частоту кадров. Художник Майкл Гилмур (Michael Gilmour) демонстрирует потрясающие зимние чудеса в длинных видеороликах, предлагая зрителям спокойствие и расслабление.

Создайте свой собственный тренажерный зал искусственного интеллекта: Погружение в глубокое Q-обучение

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта и создайте тренажер глубокого обучения с подкреплением с нуля. Получите практический опыт и создайте свой собственный тренажер для обучения агента решению простой задачи, заложив основу для создания более сложных сред и систем.

Mixtral 8x7B: французский ИИ, бросивший вызов OpenAI

Компания Mistral AI анонсировала Mixtral 8x7B, языковую модель ИИ, которая по производительности соответствует GPT-3.5 от OpenAI, приближая нас к созданию ИИ-ассистента уровня ChatGPT-3.5, который может работать локально. Модели Mistral имеют открытый вес и меньше ограничений, чем модели OpenAI, Anthropic или Google.

Создание интерактивных веб-интерфейсов для LLM с помощью Amazon SageMaker JumpStart

В статье рассказывается о запуске ChatGPT и росте популярности генеративного ИИ. В ней рассказывается о создании веб-интерфейса Chat Studio для взаимодействия с базовыми моделями в Amazon SageMaker JumpStart, включая Llama 2 и Stable Diffusion. Это решение позволяет пользователям быстро освоить разговорный ИИ и улучшить пользовательский опыт с помощью интеграции медиа.

Использование возможностей классических вычислений в нейронных сетях

В этой статье рассматривается важность классических вычислений в контексте искусственного интеллекта, подчеркивается их доказуемая корректность, сильное обобщение и интерпретируемость по сравнению с ограничениями глубоких нейронных сетей. В статье утверждается, что разработка систем ИИ, обладающих этими навыками классических вычислений, имеет решающее значение для создания интеллектуальных аге...

От слов к реальности: Восхождение генерации текста в САПР

Развитие технологии преобразования текста в изображения с помощью искусственного интеллекта привело к появлению множества низкокачественных изображений, что вызвало скептицизм и неправильное понимание. Однако появился новый феномен генерации текста в САПР с помощью искусственного интеллекта, и ведущие игроки, такие как Autodesk, Google, OpenAI и NVIDIA, возглавили этот процесс.