Краткое содержание: Из журнала Microsoft Visual Studio Magazine вы узнаете о снижении размерности с помощью нейронного автоэнкодера на C#. Уменьшенные данные можно использовать для визуализации, машинного обучения и очистки данных, сравнивая их с эстетикой создания масштабных моделей самолетов.
Исследователи MIT CSAIL разработали MAIA - автоматизированный агент, который интерпретирует модели искусственного зрения, маркирует компоненты, чистит классификаторы и выявляет ошибки. Гибкость MAIA позволяет ему отвечать на различные запросы об интерпретируемости и разрабатывать эксперименты на лету.
Реализация нейронной сети для прогнозирования дохода на основе демографических данных - сложная, но полезная задача. Кодирование данных, процесс обучения и создание сети - важнейшие этапы в достижении точных прогнозов.
В последних работах исследуется обобщение вне распределения на графовых данных, при этом проблема решается с помощью инвариантности и причинного вмешательства. Важность машинного обучения на графах заключается в его разнообразных применениях и представлении сложных систем.
Узнайте об инжиниринге признаков и построении MLP-модели для прогнозирования временных рядов. Узнайте, как эффективно разрабатывать функции и использовать модель многослойного перцептрона для точного прогнозирования.
Алгоритмы машинного обучения помогают в режиме реального времени выявлять мошенничество при проведении онлайн-транзакций, снижая финансовые риски. Компания Deloitte демонстрирует потенциал квантовых вычислений для повышения эффективности обнаружения мошенничества на цифровых платежных платформах с помощью гибридной квантовой нейронной сети, созданной на базе Amazon Braket. Квантовые вычисления...
Нейронные сети улучшают дизайн роботов, но создают проблемы с безопасностью. Исследователи Массачусетского технологического института разрабатывают новые методы обеспечения стабильности, позволяющие повысить безопасность роботов и транспортных средств, управляемых искусственным интеллектом.
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новую систему машинного обучения, позволяющую предсказывать дисперсионные соотношения фононов в 1000 раз быстрее, чем другие методы, основанные на искусственном интеллекте, что помогает разрабатывать более эффективные системы производства энергии и микроэлектроники. Потенциально этот прорыв может быть в 1 миллион раз быстр...
Рекомендательные системы искусственного интеллекта отлично справляются с предложением похожих товаров, но испытывают трудности с дополняющими товарами. Фреймворк zeroCPR предлагает доступное решение для обнаружения взаимодополняющих продуктов с помощью технологии LLM.
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.
Нейросетевые регрессионные модели: Используйте logistic-sigmoid() для ограниченного вывода, identity() для неограниченного вывода. Ключ: член y' (1-y') в градиенте выхода.
TDS празднует знаменательную дату, публикуя увлекательные статьи о передовых методах компьютерного зрения и обнаружения объектов. Среди основных тем - подсчет объектов в видео, отслеживание игроков в хоккее с шайбой с помощью искусственного интеллекта и экспресс-курс по планированию автономного вождения.
В статье "MEDUSA: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads" представлено спекулятивное декодирование для ускорения работы больших языковых моделей, что позволяет добиться ускорения в 2-3 раза на существующем оборудовании. Добавляя к модели несколько декодирующих головок, Medusa может предсказывать несколько лексем за один проход, повышая эффективность и удобство...
LSTM, представленные в 1997 году, возвращаются с xLSTM как потенциальные конкуренты LLM в глубоком обучении. Способность запоминать и забывать информацию на временных интервалах отличает LSTM от RNN, что делает их ценным инструментом в языковом моделировании.
MusGConv представляет блок свертки графов, вдохновленный восприятием, для обработки данных о музыкальных партитурах, повышая эффективность и производительность в задачах понимания музыки. Традиционные подходы MIR улучшаются с помощью MusGConv, который моделирует музыкальные партитуры как графы, чтобы отразить сложные, многомерные музыкальные отношения.
Реализация нейронных сетей с нуля для предсказания политических пристрастий с использованием нормализованных данных и одноточечного кодирования. Изучение сложности нейронных сетей с помощью исходного кода Python и NumPy, создание классификатора с заданными входными, скрытыми и выходными узлами.
Генеративные модели, такие как GauGAN от NVIDIA, преобразуют ИИ в таких приложениях, как ChatGPT. GAN используют нейронные сети для создания реалистичных изображений, вдохновляя на творчество и продуктивность.
Прорыв Янна ЛеКуна в 1989 году с помощью конволюционных нейронных сетей сохранил пространственные данные изображений, что произвело революцию в исследованиях компьютерного зрения. CNN используют фильтры для извлечения карт признаков, складывая слои для создания мощных классификаторов изображений.
Статья Классификация ближайшего центроида для числовых данных в журнале Microsoft Visual Studio Magazine. Классификация по ближайшим центроидам проста, интерпретируема, но менее мощна, чем другие методы, однако достигает высокой точности в предсказании видов пингвинов.
Снижение размерности с помощью PCA и нейронного автоэнкодера на C#. Автоэнкодер уменьшает смешанные данные, PCA - только числовые. Автоэнкодер полезен для визуализации данных, ML, очистки данных, обнаружения аномалий.
Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе, Калифорнийского университета в Дэвисе, LuxiTech и Университета Сучоу разработали языковую модель ИИ без матричного умножения, что потенциально может снизить воздействие на окружающую среду и эксплуатационные расходы систем ИИ. Доминирующее положение Nvidia в области графических процессоров для центров обработки данных, используемых в...
ChatGPT обеспечивает исследования автономного вождения в Wayve, используя фреймворк LangProp для оптимизации кода без тонкой настройки нейронных сетей. LangProp, представленный на семинаре ICLR, демонстрирует потенциал LLM для повышения эффективности вождения посредством генерации и улучшения кода.
Классификация по ближайшему центроиду оказалась неэффективной для сложных предсказаний, набрав лишь 55% точности на тестовых данных. Она лучше всего подходит в качестве базовой для сравнения с более мощными методами классификации, такими как нейронные сети.
AI Agent Capabilities Engineering Framework представляет ментальную модель для проектирования агентов ИИ, основанную на когнитивных и поведенческих науках. Концепция классифицирует способности на "Восприятие", "Мышление", "Действие" и "Адаптация", стремясь оснастить агентов ИИ для выполнения сложных задач с человекоподобной квалификацией.
Распознавание именных сущностей (NER) извлекает сущности из текста, традиционно требуя тонкой настройки. Новые большие языковые модели, такие как LLM Amazon Bedrock, позволяют выполнять NER с нулевым результатом, революционизируя извлечение сущностей.
Code Llama 70B и Mixtral 8x7B - это передовые большие языковые модели для генерации и понимания кода, обладающие миллиардами параметров. Разработанные компаниями Meta и Mistral AI, эти модели отличаются непревзойденной производительностью, взаимодействием с естественным языком и длительной поддержкой контекста, что делает революцию в кодировании с помощью ИИ.
Краткое содержание: В этой серии блогов вы узнаете об адаптации доменов для LLM. Узнайте о тонкой настройке для расширения возможностей моделей и повышения их производительности.
Anthropic AI исследует извлечение интерпретируемых признаков с помощью разреженных автоэнкодеров, стремясь преодолеть «полисемантичность» в нейронных сетях. Поделки профессора Тома Йеха прекрасно объясняют работу этих механизмов.
Эволюционные алгоритмы (ЭА) имеют ограниченный математический фундамент, что приводит к снижению престижа и ограничению тематики исследований по сравнению с классическими алгоритмами. ЭА сталкиваются с препятствиями из-за простоты, что приводит к меньшему количеству строгих исследований и меньшему потенциалу изучения.
Недавняя работа Anthropic посвящена механистической интерпретируемости больших языковых моделей и показывает, как нейронные сети представляют значимые понятия через направления в пространстве активации. В исследовании приводятся доказательства того, что интерпретируемые признаки коррелируют с определенными направлениями, влияя на выход модели.
Крупнейшие технологические компании, такие как Google, Microsoft и Meta, создают группу UALink для разработки нового стандарта межсоединения чипов ускорителей искусственного интеллекта, который бросит вызов доминирующему положению NVLink компании Nvidia. Цель UALink - создать открытый стандарт для аппаратных разработок ИИ, обеспечивающий сотрудничество и отказ от проприетарных экосистем, подоб...
Популярная большая языковая модель Llama от Meta AI сталкивается с проблемами при обучении, но при правильном масштабировании и использовании лучших практик на AWS Trainium можно добиться сопоставимого качества. Распределенное обучение на 100+ узлах - сложная задача, но кластеры Trainium обеспечивают экономию средств, эффективное восстановление и повышенную стабильность при обучении LLM.
Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.
Интерпретируемые модели, такие как XGBoost, CatBoost и LGBM, обеспечивают прозрачность, четко объясняя прогнозы. Методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) обеспечивают понимание, но не могут сравниться по точности с моделями «черного ящика».
Статья о LightGBM для многоклассовой классификации в журнале Microsoft Visual Studio Magazine демонстрирует ее мощь и простоту использования, а также рассказывает об оптимизации параметров и ее конкурентных преимуществах в недавних конкурсах. LightGBM, основанная на древовидной системе, превосходит всех в конкурсах, что делает ее лучшим выбором для точных и эффективных задач многоклассовой кла...
Гиперпараметры в ML существенно влияют на производительность модели. Автоматизированная оптимизация гиперпараметров может повысить эффективность модели.
Джонатан Раган-Келли из Массачусетского технологического института создает эффективные языки программирования для сложного аппаратного обеспечения, преобразуя приложения для редактирования фотографий и искусственного интеллекта. Его работа сосредоточена на оптимизации программ для специализированных вычислительных устройств, что позволяет добиться максимальной вычислительной производительности...
Регрессия временных рядов - сложная задача, и для ее решения существуют различные методы. В последних исследованиях изучается использование нейронных сетей, подобных трансформаторам, для повышения точности прогнозирования.
Исследователи MIT CSAIL разработали нейросимволический фреймворк LILO, объединяющий большие языковые модели с алгоритмическим рефакторингом для создания абстракций для синтеза кода. Упор LILO на естественный язык позволяет ему выполнять задачи, требующие человекоподобных знаний, превосходя отдельные LLM и предыдущие алгоритмы.
Откройте для себя новаторские исследования, проведенные компаниями Tesla и SpaceX в области возобновляемых источников энергии. Узнайте о последних достижениях в области солнечной энергетики.
Захватывающий прорыв в технологии искусственного интеллекта от XYZ Corp. обещает произвести революцию в анализе данных. Новаторское исследование раскрывает потенциал нового метода лечения рака с помощью нанотехнологий.
Узнайте, как инновационные компании, такие как Tesla и SpaceX, совершают революцию в автомобильной и аэрокосмической промышленности с помощью передовых технологий. Узнайте о последних достижениях в области электромобилей и освоения космоса, которые меняют будущее транспорта.
Узнайте, как компания X произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту, демонстрирующему передовые технологии. Узнайте об удивительных открытиях, которые определяют будущее рынка.
Откройте для себя последние достижения в области технологий искусственного интеллекта благодаря новаторским исследованиям Google и Microsoft. Узнайте, как эти компании революционизируют будущее искусственного интеллекта.
Откройте для себя последние революционные исследования ведущих технологических компаний по применению искусственного интеллекта в здравоохранении. Узнайте, как достижения в области машинного обучения революционизируют уход за пациентами и диагностику.
Узнайте, как инновационный стартап XYZ совершает революцию в технологической отрасли благодаря своей революционной технологии искусственного интеллекта. Узнайте, как ведущие компании уже внедряют продукты XYZ для повышения эффективности и производительности.
Откройте для себя революционную технологию искусственного интеллекта, разработанную компанией XYZ, которая совершает революцию в сфере здравоохранения. Узнайте, как их инновационный продукт преобразует уход за пациентами и диагностику.
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.
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.
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.
Откройте для себя новаторские исследования компании Tesla в области устойчивых энергетических решений. Познакомьтесь с инновационными продуктами и технологиями, совершающими революцию в автомобильной промышленности.
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.
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.
Узнайте, как компания X произвела революцию в технологической отрасли благодаря своему революционному продукту. Узнайте об инновационных функциях, которые меняют игру для потребителей по всему миру.
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.
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.
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.
Сессия NVIDIA на GTC по трансформаторной нейронной сети совершает революцию в глубоком обучении. Авторы размышляют о новаторском исследовании, формирующем будущее генеративного ИИ.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Google представляет Gemma, новые языковые модели ИИ с открытым исходным кодом, с параметрами 2B и 7B. Модели Gemma могут работать локально и вдохновлены мощными моделями Gemini.
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.
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.
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.
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...
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...
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.
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...
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...
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 %.
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.
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.
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...
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.
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...
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.
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...
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.
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 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.
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...
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.
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.
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.
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.
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.
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...
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.