Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Створюйте приголомшливі інтерфейси для програм штучного інтелекту за допомогою AWS та Python

Генеративний ШІ пропонує нові можливості, але фахівці з обробки даних стикаються з труднощами при розробці інтерфейсу користувача. AWS спрощує створення додатків для генеративного ШІ за допомогою Streamlit і таких ключових сервісів, як Amazon ECS і Cognito.

Освоєння прогнозування цін на житло за допомогою Python

Лінійна регресія є важливою моделлю для розуміння більш складних моделей, таких як великі мовні моделі. Дізнайтеся, як крок за кроком реалізувати лінійну регресію на прикладі набору даних Boston Housing у Python.

Революціонізація клієнтських подорожей за допомогою глибинного навчання

Моделі ML можуть розробляти оптимальні клієнтські подорожі, поєднуючи глибоке навчання з методами оптимізації. Традиційні моделі атрибуції не справляються з цим завданням через позиційну атрибуцію, контекстну сліпоту та статичні значення каналів.

Юридичні розбірки ШІ: Волосся доктора Стренджа на кону

ШІ Gen-3 Alpha створює сюрреалістичні відео, викликаючи сміх і занепокоєння в індустрії розваг. Митці виступають проти неліцензійного використання творчих робіт для навчання генеративного ШІ, побоюючись масового скорочення робочих місць.

Оцифровування повсякденних об'єктів за допомогою портативного світла

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Університету Берклі та Орхуського університету розробляють «PortaChrome» - портативну світлову систему, яка може змінювати колір і текстуру повсякденних предметів, дозволяючи користувачам відображати статистику здоров'я, розваги та модні дизайни з перепрограмованими поверхнями. Ця інновація використовує ультрафіолетові та RGB світлодіоди ...

Розблокування інсайтів за допомогою Amazon Bedrock: Аналіз аудіо-транскриптів Amazon Transcribe

Генеративний ШІ трансформує аналіз аудіо та відео, витягуючи ідеї та емоції з мовних даних. Великі мовні моделі (LLM) уможливлюють просунутий аналіз настроїв, висновок про персоналії та генерацію контенту з розмов, революціонізуючи бізнес-цінність за допомогою мовної аналітики.

Чат-бот зі штучним інтелектом від Уряду Великої Британії: Змішаний мішок для бізнес-користувачів

Уряд запустив чат-бота GPT-4o для допомоги з регулюванням на сайті Gov.UK, попереджає про потенційну проблему «галюцинацій». Користувачі можуть очікувати різних результатів, оскільки технологія штучного інтелекту проходить тестування 15 000 компаній перед широким випуском.

Обмеження генеративного ШІ: продуктивність проти розуміння

Дослідження показало, що популярні моделі генеративного ШІ, такі як GPT-4, можуть давати точні напрямки руху в Нью-Йорку без справжньої внутрішньої карти. Дослідники розробляють нові метрики, щоб перевірити, чи справді великі мовні моделі розуміють світ.

ШІ Llama AI революціонізує національну безпеку США

Meta дозволяє агентствам національної безпеки США та оборонним підрядникам використовувати свою модель штучного інтелекту Llama, незважаючи на політичні обмеження. Виняток зроблено для США, Великої Британії, Канади, Австралії та Нової Зеландії.

Rekor і NVIDIA революціонізують безпеку дорожнього руху в Остіні

Остін процвітає завдяки робочим місцям та розвагам, але трафік є великою проблемою. Rekor використовує технологію NVIDIA, щоб допомогти Техасу керувати дорожнім рухом, зменшити кількість аварій та підвищити безпеку.

Прискорення регресії з k-NN слабкими учнями

Реалізація регресії AdaBoost з нуля з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень за алгоритмом AdaBoost. R2 за алгоритмом AdaBoost. Автор заглиблюється в тонкощі зваженої медіани, пропонуючи новий підхід до регресії AdaBoost.

Виявлення коріння системного расизму

W. Спадщина Е. Б. Дюбуа щодо системних досліджень расизму в Массачусетському технологічному інституті продовжується в Центрі даних МЦПД, який надає життєво важливі набори даних з кримінального правосуддя для аналізу та пошуку рішень. Обчислювальні технології розкривають расові упередження в американському суспільстві, даючи надію на більш справедливе майбутнє.

Ес Девлін отримав престижну премію МакДермотта в Массачусетському технологічному інституті

Ес Девлін виграла премію Юджина Макдермотта у розмірі $100 000 від Массачусетського технологічного інституту за інноваційне мистецтво, що досліджує біорізноманіття, поезію штучного інтелекту та багато іншого. Резиденція Девлін включає публічну лекцію та співпрацю з творчою спільнотою Массачусетського технологічного інституту.

Розкриваючи силу динамічного виконання

Динамічне виконання в завданнях ШІ може оптимізувати продуктивність, розрізняючи складні та легкі завдання. Визначаючи та вирішуючи складність точок даних, можна підтримувати точність, заощаджуючи при цьому обчислювальні ресурси.

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.