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

Покращення табличних даних за допомогою Amazon Bedrock

Amazon Bedrock пропонує FM від провідних AI-компаній через єдиний API, доповнений RAG для точних відповідей. Нова функція фільтрації метаданих підвищує точність процесу пошуку в Amazon Bedrock, підтримуючи різні постачальники векторних сховищ.

Викриття узагальнення графів: Інваріантність до причинності

Нещодавні роботи досліджують узагальнення поза розподілом на графічних даних, вирішуючи проблему за допомогою інваріантності та причинно-наслідкового втручання. Важливість машинного навчання на основі графів полягає в його різноманітному застосуванні та представленні складних систем.

Виявлення прихованих закономірностей у даних CVE за допомогою Anthropic Claude

Mend.io використовує Anthropic Claude на Amazon Bedrock для автоматизації аналізу CVE, скорочуючи 200 днів ручної роботи та забезпечуючи вищу якість вердиктів. Це демонструє трансформаційний потенціал штучного інтелекту в кібербезпеці, а також висвітлює виклики та найкращі практики інтеграції великих мовних моделей у реальні додатки.

Освоєння 3D гауссівського розбризкування в Python

Дізнайтеся, як рендерити бризки на 2D-зображення за допомогою швидкого рушія рендерингу CUDA. Використовуйте гауссову силу сплеску та поріг насиченості, щоб досягти реалістичного забарвлення пікселів.

Освоєння прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж MLP

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

Виявлення хмар за допомогою штучного інтелекту

Супутникові знімки покращують моніторинг змін на Землі, але сегментація хмар має вирішальне значення. Для видалення хмар на знімках Sentinel-2 порівнюються такі алгоритми, як Random Forest та YOLO. Доступ до даних через Центр відкритого доступу Copernicus, Google Earth Engine або Python-пакет sentinelhub.

Забезпечення стабільності АІ: Строгий підхід

Нейронні мережі покращують дизайн роботів, але створюють проблеми з безпекою. Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробляють нові методи забезпечення стабільності, що уможливлює безпечніше розгортання роботів і транспортних засобів, керованих штучним інтелектом.

Америка понад усе: Союзники Трампа наполягають на домінуванні штучного інтелекту

Союзники Трампа підготували проект указу про ШІ, спрямований на розвиток військових технологій і скорочення регулювання, що сигналізує про можливу зміну політики в 2025 році. Запропонований указ включає «Манхеттенські проекти» для військового ШІ та галузевих агентств для захисту систем, що принесе користь таким компаніям, як Palantir та Anduril.

Скарлетт Йоханссон: Сем Альтман у ролі лиходія Marvel?

Скарлетт Йоханссон критикує OpenAI за використання імітації її голосу в оновленні ChatGPT, посилаючись на особисті цінності. Вона відмовилася озвучувати Sky, посилаючись на свою роль у фільмі Спайка Джонса «Вона».

Квантове машинне навчання: Боротьба з шахрайством у сфері цифрових платежів

Алгоритми машинного навчання допомагають виявляти шахрайство в режимі реального часу в онлайн-транзакціях, знижуючи фінансові ризики. Deloitte демонструє потенціал квантових обчислень для покращення виявлення шахрайства на цифрових платіжних платформах за допомогою гібридного рішення на основі квантових нейронних мереж, створеного за допомогою Amazon Bracket. Квантові обчислення обіцяють швидш...

Розблокування операційної аналітики за допомогою Amazon Q Business

AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.

Представляємо модель Cohere Command R від Amazon SageMaker

AWS представляє модель тонкого налаштування Cohere Command R на Amazon SageMaker, що розширює можливості LLM для корпоративних завдань. Тонке налаштування дозволяє кастомізувати для конкретних доменів, що призводить до значного підвищення продуктивності в різних галузях.

Виявлення об'єктів у браузері в реальному часі за допомогою BlazeFace

Навчіть швидку, легку модель виявлення об'єктів BlazeFace для браузерних додатків у реальному часі. Використовуйте PyTorch, TFLite та JavaScript для ефективного навчання та розгортання моделі.