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.

Розкриття інформації про клієнтів за допомогою одновимірних зразкових рекомендацій

Профілювання клієнтів розвивається завдяки векторним рекомендаторам на основі зразків, як-от Pinterest's Pinnersage, що пропонують користувачеві індивідуальний вибір. Ці алгоритми спрощують рекомендації, перетворюючи зразки на вектори, покращуючи залученість користувачів.

Виявлення слабких учнів в AdaBoostRegressor

Регресія AdaBoost поєднує в собі слабкі методи навчання, такі як дерево рішень, k-NN та лінійна регресія. Результати показують, що нейронна мережа є найкращою за точністю прогнозування.

Революція в ШІ за допомогою фотонних процесорів

Вчені Массачусетського технологічного інституту розробляють фотонний чіп для глибоких нейромережевих обчислень, досягаючи високої швидкості та точності. Чіп може революціонізувати глибоке навчання для таких застосувань, як лідар та високошвидкісні телекомунікації.

Створення синтетичних даних за допомогою нейронних мереж C#

Генеруйте синтетичні дані для регресії машинного навчання за допомогою нейронної мережі із заданими параметрами. Спростіть генерацію складних даних за допомогою настроюваної функції на C#.

Опанування AWS DeepRacer Racing

Розробники re:Invent 2024 стикаються з унікальними викликами фізичних перегонів AWS DeepRacer. Перехід від віртуальних до фізичних перегонів становить значний виклик через різницю у середовищі та можливостях автомобілів.

Розкриття потенціалу мультимодальних вбудовувань

Мультимодальні вбудовування об'єднують текстові та графічні дані в єдину модель, уможливлюючи крос-модальні додатки, такі як підписи до зображень і модерація контенту. CLIP вирівнює представлення тексту і зображень для класифікації зображень з нульового кадру, демонструючи переваги спільного простору для вбудовування.

Революція в ШІ за допомогою нейроморфних обчислень

Нейроморфні обчислення переосмислюють апаратне забезпечення та алгоритми ШІ, натхненні мозком, щоб зменшити споживання енергії та вивести ШІ на новий рівень. Угода OpenAI з компанією Rain AI на суму 51 мільйон доларів за нейроморфні чіпи сигналізує про перехід до більш екологічного ШІ в центрах обробки даних.

Опанування компромісу між зміщенням та дисперсією: наочний посібник та приклади коду

Резюме: Компроміс між похибкою та дисперсією впливає на прогнозні моделі, балансуючи між складністю та точністю. На реальних прикладах показано, як недостатнє та надмірне пристосування впливає на продуктивність моделі.

Революція в охороні здоров'я за допомогою машинного навчання

Марзіє Гассемі поєднує свою любов до відеоігор та здоров'я у роботі в Массачусетському технологічному інституті (MIT), зосереджуючись на використанні машинного навчання для покращення справедливості в охороні здоров'я. Дослідницька група Гассемі в LIDS вивчає, як упередженість даних про стан здоров'я може вплинути на моделі машинного навчання, підкреслюючи важливість різноманітності та інклюзи...

Модернізація системи регресії дерева рішень C#

Інженер-програміст Джеймс МакКафрі розробив систему регресії дерева рішень на мові C# без рекурсії та вказівників. Він видалив індекси рядків з вузлів для економії пам'яті, що полегшило налагодження і зробило прогнози більш зрозумілими.

Легка k-NN регресія в C# без зусиль

Короткий зміст: У випуску журналу Microsoft Visual Studio Magazine за листопад 2024 року наведено демонстрацію k-NN регресії з використанням мови C#, відомої своєю простотою та інтерпретованістю. Метод прогнозує числові значення на основі найближчих навчальних даних, а демонстрація демонструє точність і процес прогнозування.

Оптимізація нейронних мереж за допомогою квантування

Великі моделі ШІ є дорогими у використанні та навчанні, тому основна увага приділяється квантуванню для зменшення розміру моделі при збереженні точності. Два ключові підходи, що обговорюються, - це квантування після навчання (PTQ) і навчання з урахуванням квантування (QAT), кожен з яких має свої власні методи мінімізації втрати точності.

Побудова k-NN регресії на Python

Реалізація регресії k-найближчих сусідів з нуля за допомогою Python на синтетичних даних, що демонструє точність прогнозування в межах 0,15. Валідація з модулем scikit-learn KNeighborsRegressor для зіставлення результатів, що демонструє простоту та ефективність алгоритму.

Псевдообернена матриця: Розкрито ітераційний алгоритм

У статті представлено новий елегантний ітераційний метод для обчислення псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза. Метод використовує градієнт обчислення та ітераційні цикли для наближення до істинної псевдооберненої, що нагадує методи навчання нейронних мереж.

Революціонізуйте творчі робочі процеси зі стабільним штучним інтелектом

Генеративний ШІ від Stability AI трансформує створення візуального контенту для медіа, реклами та індустрії розваг. Нові моделі Amazon Bedrock пропонують покращені можливості перетворення тексту на зображення, підвищуючи креативність та ефективність маркетингу та сторітелінгу.

Оптимізація моделей штучного інтелекту

Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.

Легка k-NN регресія в C# без зусиль

Регресія K-найближчих сусідів прогнозує значення, знаходячи найближчих сусідів у навчальних даних, досягаючи точності 79.50% у демо-версії. На відміну від інших методів, k-NN регресія не створює математичну модель, використовуючи навчальні дані як саму модель.

Опанування магістерської програми з математики для середньої школи

Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT і трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.

Оптимізація ML-моделей: Сила ланцюжків

Метаморфози ML, процес, що об'єднує різні моделі разом, може значно покращити якість моделей, виходячи за рамки традиційних методів навчання. Дистиляція знань переносить знання з великої моделі в меншу, більш ефективну, що призводить до швидших і легших моделей з покращеною продуктивністю.

Революційний ML: реляційне глибоке навчання

Беріть участь у реляційному глибокому навчанні (RDL), безпосередньо навчаючись на реляційній базі даних, перетворюючи таблиці на графік для ефективного виконання завдань ML. RDL усуває етапи функціональної інженерії, навчаючись на необроблених реляційних даних, підвищуючи продуктивність і деталізацію моделі.

GraphMuse: Бібліотека Python для музичних графіків

Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.

Підвищення візуального інтелекту: Прогнозування наступних кадрів і поширення відео

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту пропонують Diffusion Forcing - нову техніку навчання, яка поєднує моделі дифузії наступного елемента та повної послідовності для гнучкої та надійної генерації послідовностей. Цей метод покращує прийняття рішень штучним інтелектом, підвищує якість відео та допомагає роботам у виконанні завдань, передбачаючи майбутні кроки з різним рівнем шуму.

Прорыв в области искусственного интеллекта: Нобелевская премия для пионеров машинного обучения

Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд удостоены Нобелевской премии 2024 года за создание искусственных нейронных сетей, вдохновленных мозгом. Их работа произвела революцию в возможностях ИИ благодаря функциям хранения памяти и обучения, имитирующим человеческое познание.

Улучшение симуляторов с помощью выборки ИИ

Исследователи MIT CSAIL разработали основанный на искусственном интеллекте подход с использованием графовых нейронных сетей для повышения точности моделирования за счет более равномерного распределения точек данных в пространстве. Их метод, Message-Passing Monte Carlo, улучшает моделирование в таких областях, как робототехника и финансы, что крайне важно для точных вычислений.

Освоение YOLOv8: обучение пользовательских моделей с легкостью

Обучать модели компьютерного зрения с помощью YOLOv8 от Ultralytics теперь проще простого, используя Python, CLI или Google Colab. YOLOv8 славится точностью, скоростью и гибкостью, предлагая локальные или облачные варианты обучения, такие как Google Colab для повышения вычислительной мощности.

Раскрытие секретов нейронных сетей

Исследование нейронных сетей в гидрометеорологии: Уникальный подход к оптимизации поверхностей ошибок в 3D с помощью PyTorch. Узнайте, как визуализировать и интерактивно иллюстрировать шаги стохастического градиентного спуска с помощью библиотеки plotly Python.

Миллион моделей искусственного интеллекта, обнимающих лица

Платформа для хостинга ИИ Hugging Face достигла отметки в 1 миллион объявлений о продаже ИИ-моделей, предлагая кастомизацию для специализированных задач. Генеральный директор Деланг подчеркивает важность индивидуальных моделей для отдельных случаев использования, подчеркивая универсальность платформы.

Освойте бинарную классификацию AdaBoost с помощью C#

AdaBoost - это мощный метод бинарной классификации, продемонстрированный в демонстрационном примере для обнаружения почтового спама. Хотя AdaBoost не требует нормализации данных, он может быть склонен к перестройке модели по сравнению с такими новыми алгоритмами, как XGBoost и LightGBM.

Призраки посланий с того света

ИИ-генератор изображений Flux воссоздает почерк, вызывая этические вопросы и эмоциональные связи. Уникальный способ сохранения личных воспоминаний и чествования близких.

Эффективная многоклассовая классификация с помощью k-NN на C#

Реализация многоклассовой классификации по k-nearest neighbors с нуля на синтетическом наборе данных. Кодирование и нормализация исходных данных для получения точных предсказаний, при этом наилучшие результаты дает k=5.

Битва алгоритмов: Двоичная классификация на C#

Сравнение kNN, LR, NN и AB для бинарной классификации позволило выявить предсказательную способность, простоту обучения и интерпретируемость. Эксперименты с набором данных UCI Email Spam Dataset показали, что LR и NN превосходят kNN и AB по точности.

Галлюцинация ИИ в реальном времени

Google и Тель-Авивский университет представили GameNGen - модель искусственного интеллекта, симулирующую Doom с помощью методов стабильной диффузии. Нейросетевая система может произвести революцию в синтезе видеоигр в реальном времени, предсказывая и генерируя графику на лету.

Освоение классического перцептрона на C#

Увлекательное резюме: Классическая демонстрация перцептрона с использованием набора данных для проверки подлинности банкнот демонстрирует простую бинарную классификацию. Обучающие и тестовые данные обеспечивают высокую точность предсказания подлинности, что подчеркивает основополагающую роль перцептронов в нейронных сетях.

Повышение эффективности трансформатора зрения с помощью BatchNorm

Интеграция пакетной нормализации в архитектуру ViT сокращает время обучения и вывода более чем на 60 %, сохраняя или повышая точность. Модификация заключается в замене послойной нормализации на пакетную нормализацию в архитектуре трансформатора, использующего только кодер.

Воссоздание NanoGPT с помощью JAX: пошаговое руководство

Краткое содержание: Узнайте, как построить модель 124M GPT2 с помощью Jax для эффективной скорости обучения, сравните ее с Pytorch и изучите ключевые возможности Jax, такие как JIT-компиляция и автоград. Воспроизведение NanoGPT с помощью Jax и сравнение скорости обучения на нескольких GPU между Pytorch и Jax.

Революция в изучении графиков: GraphStorm 0.3

GraphStorm - это низкокодовый GML-фреймворк для создания ML-решений на графах корпоративного масштаба за считанные дни. В версии 0.3 добавлена поддержка многозадачного обучения для задач классификации узлов и предсказания связей.

Python Нейросетевое обнаружение аномалий

Реализация нейросетевого автокодировщика для обнаружения аномалий предполагает нормализацию и кодирование данных для точного прогнозирования входных данных. Этот процесс включает в себя создание сети с определенными входными, выходными и скрытыми узлами, что необходимо для предотвращения избыточной или недостаточной подгонки.

Оптимизация прогнозирования с помощью SageMaker Canvas

Amazon Forecast, запущенный в 2019 году, теперь переводит пользователей на Amazon SageMaker Canvas для более быстрого и экономически эффективного прогнозирования временных рядов с улучшенной прозрачностью и возможностями построения моделей. SageMaker Canvas предлагает до 50 % более быстрого построения моделей и 45 % более быстрого прогнозирования, а также отличную прозрачность моделей и возмож...

Оптимизация данных с помощью нейронного автоэнкодера на C#

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.

Построение нейросетевой регрессионной модели в Python

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.

Массачусетский технологический институт совершенствует интерпретируемость ИИ

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.

Раскрытие обобщения графов: Инвариантность к причинности

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.

Обеспечение стабильности ИИ: Строгий подход

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.

Квантовое машинное обучение: Борьба с мошенничеством в сфере цифровых платежей

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...

Освоение прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей MLP

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.

Революция в прогнозировании материалов с помощью искусственного интеллекта

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...

Поиск взаимодополняющих продуктов с помощью zeroCPR

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.

Передовые инновации в области компьютерного зрения

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.

Разгадка Медузы: Предсказание мульти-токенов

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...

Улучшение понимания музыки с помощью свертки графов, основанной на восприятии

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.

Освоение LSTM и xLSTM: Практическое руководство

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.

Освоение многоклассовой классификации с помощью нейронных сетей на Python

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.

Революция генеративного искусственного интеллекта

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.

Эволюция классификации изображений: Путешествие по конволюционным нейронным сетям

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.

Эффективная классификация числовых данных с помощью C#

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.

Революция в искусственном интеллекте: безматричные LLM

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...

Усовершенствование LLM для самостоятельного вождения с помощью LangProp

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.

Эффективное сокращение данных с помощью нейронного автоэнкодера на C#

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.

Эффективная классификация смешанных данных с помощью ближайшего центроида на C#

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.

Революция в NER с моделями Zero-Shot на Amazon Bedrock

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.

Использование возможностей агентов искусственного интеллекта

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.

Эффективная генерация кода с помощью Code Llama 70B и Mixtral 8x7B

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.

Распаковка разреженных автокодировщиков Антропика 🧠

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.

Раскрытие возможностей эволюционных алгоритмов

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.

Расшифровка секретов больших языковых моделей

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.

Альянс производителей искусственного интеллекта противостоит Nvidia

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...

Повышение эффективности обучения LLM с помощью AWS Trainium на 100+ кластерах узлов

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.

Разблокировка самовнушения: Разбор кода

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.

Расшифровка алгоритма kNN: объяснение ikNN

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».

Освоение многоклассовой классификации с помощью LightGBM

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...

Прогнозирование тенденций: Регрессия временных рядов с помощью C#

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.

Специализированные языки для повышения эффективности визуального ИИ

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...

Повышение производительности LLM с помощью естественного языка

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.

Эффективное обесцвечивание радарных спутниковых изображений с помощью Python

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.

Phi-3: раскрытие возможностей локальных моделей искусственного интеллекта

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.

Мастерство самовнушения: Практическое руководство

Узнайте, как компания X произвела революцию в отрасли благодаря своему революционному продукту, демонстрирующему передовые технологии. Узнайте об удивительных открытиях, которые определяют будущее рынка.

 Раскрытие пограничного слоя Земли с помощью глубокого обучения

Откройте для себя последние достижения в области технологий искусственного интеллекта благодаря новаторским исследованиям Google и Microsoft. Узнайте, как эти компании революционизируют будущее искусственного интеллекта.

Великобритания пресекает попытки искусственного интеллекта подделать секс

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.

Раскрытие возможностей Lifelong ML: будущее искусственного интеллекта

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.

Transformers Unleashed: Исследование ручной работы

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.

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.

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.

'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.

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.

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...

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...

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 %.

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...

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.

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.

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...

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.

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.