Дослідники MIT розробляють систему роботизованого складання на основі штучного інтелекту для швидкого прототипування меблів із готових деталей. Система створює об'єкти на основі описів користувачів, зменшуючи відходи та забезпечуючи можливість місцевого виробництва.
Мікроби складають 99,999% видів на Землі. Юнха Хван з Массачусетського технологічного інституту використовує моделювання геномної мови для вивчення їх різноманітних геномів.
Аспірант Даурен Сарсенбаєв з MIT NSE прагне видобувати тепло з відпрацьованого ядерного палива, перетворюючи відходи на енергію. Його інноваційний підхід переосмислює ядерні відходи як цінний ресурс, пропонуючи стійке рішення для виробництва енергії та управління відходами.
Режим штучного інтелекту Google об'єднує рецепти від різних авторів, що призводить до значного зниження рекламного трафіку. Блогери бачать, як їхній контент без вказівки авторства використовується в кулінарних книгах і на веб-сайтах, створених за допомогою штучного інтелекту.
Доктор Роман Рачка застерігає від того, щоб покладатися виключно на штучний інтелект у питаннях підтримки психічного здоров'я, підкреслюючи важливість роботи терапевтів-людей. Зростання черг у Національній службі охорони здоров'я та високий рівень психічних розладів серед молоді підкреслюють нагальну потребу в доступній психіатричній допомозі.
Поп-зірки, такі як Елтон Джон і Дуа Ліпа, очолюють кампанію за права артистів у сфері навчання штучного інтелекту, яку підтримують 95% респондентів у рамках урядової консультації. Заклики до посилення захисту авторських прав і вимог до ліцензування набирають обертів у боротьбі проти технологічних компаній.
Відкрита платформа Unsloth дозволяє ефективно налаштовувати моделі штучного інтелекту на графічних процесорах NVIDIA, підвищуючи точність виконання спеціалізованих завдань. Розробники можуть вибирати з трьох основних методів налаштування залежно від своїх цілей, від ефективного використання параметрів до підкріплювального навчання, щоб вдосконалити моделі штучного інтелекту для конкретних випа...
Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функції ядра для обробки нелінійних даних. Навчання моделі KRR передбачає пошук ваг за допомогою закритих або ітеративних методів для отримання точних прогнозів.
Amazon SageMaker HyperPod тепер підтримує еластичне навчання, що дозволяє автоматично масштабувати робочі навантаження ML залежно від доступності ресурсів. Ця динамічна адаптація максимізує використання GPU, знижує витрати та прискорює розробку моделей без ручного втручання, усуваючи неефективність статичного розподілу ресурсів в інфраструктурі штучного інтелекту.
Ендрю Янг відновлює пропозицію щодо універсального базового доходу (UBI) для вирішення проблеми впливу автоматизації на робочі місця, зосередившись на нерівності, спричиненій концентрацією технологічного багатства. Його план «Дивіденди свободи» передбачає щомісячну виплату 1000 доларів кожному дорослому американцеві з метою врятувати працівників від загроз автоматизації.
Amazon S3 забезпечує високу продуктивність для робочих навантажень ML. Оптимізуйте пропускну здатність за допомогою консолідації фрагментів даних і кешування для підвищення ефективності.
Штучний інтелект може посилити нерівність доходів і створити новий нижчий соціальний клас. Зростають побоювання щодо масових звільнень і порушення ринку праці, а прогнози передбачають втрату до 97 мільйонів робочих місць у США протягом наступного десятиліття.
Генеральний директор OpenAI поєднує досягнення в галузі штучного інтелекту та батьківство. Сем Альтман прагне досягти оцінки компанії в 1 трлн доларів, одночасно освоюючи нову роль батька.
Пошук розради в машинах замінює традиційні релігійні практики, оскільки люди звертаються до технологій, щоб знайти заспокоєння в часи горя і страху. Перехід від покладання на релігію до пошуку розради в машинах підкреслює зміни в культурному ландшафті та еволюцію ролі технологій у наданні емоційної підтримки.
Дослідники MIT розробили DisCIPL, фреймворк, в якому великі мовні моделі керують меншими для отримання більш точних і ефективних відповідей. Використовуючи LLaMPPL, моделі співпрацюють як компанія для виконання завдань від текстових анотацій до маршрутів подорожей, заповнюючи прогалини в здатності міркувати.