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

ШІ революціонізує відбір жіночих збірних Англії

Головний тренер збірної Джон Льюїс дякує штучному інтелекту за допомогу в розіграші Кубка світу з футболу, використовуючи технологію для прийняття рішень щодо складу та командного балансу. Лондонська компанія PSi допомагає у відборі до жіночої збірної Англії, покращуючи ігрові поєдинки.

Оптимізуйте свої підказки за допомогою DSPy

Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.

Міжзоряні чат-боти зі штучним інтелектом: Спілкування з інопланетними цивілізаціями

Відомий дослідник ШІ Андрій Карпатій пропонує модифікувати ChatGPT для космічного зв'язку, що викликає інтерес у цій галузі. Впливовий профіль Карпаті та інноваційний проект "llm.c" демонструють спрощені процеси навчання на ступінь магістра права.

Universal підписує угоду з TikTok, художники повертаються

TikTok та Universal Music Group вирішили суперечку, повернувши пісні таких виконавців, як Олівія Родріго та Дрейк. Контент було вилучено через проблеми з компенсацією артистам і музикою, згенерованою штучним інтелектом.

Розкриття можливостей Amazon Titan Text Embedded V2

Amazon Titan Text Embeddings V2 пропонує розширені функції для поширених програм штучного інтелекту, включаючи RAG і багатомовну підтримку, за зниженою ціною. Тепер клієнти можуть скористатися перевагами покращеної продуктивності та універсальності завдяки новітній моделі вбудовувань від Amazon.

Підвищення задоволеності клієнтів за допомогою персоналізованих винагород на Amazon SageMaker

Великі мовні моделі (ВММ) все частіше використовуються в додатках ШІ, але налаштування відповідей відповідно до організаційних цінностей викликає певні труднощі. Такі методи, як моделювання винагороди в Amazon SageMaker, допомагають адаптувати результати LLM для забезпечення унікального клієнтського досвіду. Людські відгуки для моделей ШІ є суб'єктивними, що вимагає нюансованих підходів для пі...

Економічно ефективне розгортання моделей Llama 3 з AWS Inferentia та Trainium

Висновок Meta Llama 3 тепер доступний на AWS Trainium та AWS Inferentia в SageMaker JumpStart. Економічно ефективне розгортання зі зниженням витрат до 50% порівняно з аналогічними екземплярами. Легший доступ до високопродуктивних прискорювачів для додатків реального часу, таких як чат-боти.

Покращуйте свої навички регресії з LightGBM

LightGBM - це потужна деревоподібна система з Python scikit-learn API для регресії та класифікації. Керування 76 параметрами може бути складним, але зосередження на ключових значеннях може призвести до успішної моделі.

Легкий пошук даних за допомогою чат-бота Amazon Bedrock

Розробити рішення для чат-ботів з використанням Amazon Bedrock, інтегрувавши документацію та бази даних для отримання вичерпних відповідей. Агенти для Amazon Bedrock дозволяють виконувати багатокрокові завдання в різних системах компанії, надаючи детальні та вичерпні відповіді.

Підвищення ефективності LLM з природною мовою

Дослідники MIT CSAIL розробили нейросимволічний фреймворк LILO, який поєднує великі мовні моделі з алгоритмічним рефакторингом для створення абстракцій для синтезу коду. Акцент LILO на природній мові дозволяє йому виконувати завдання, що вимагають знань, подібних до людських, перевершуючи окремі LLM та попередні алгоритми.

Еволюція використання інструментів

Магістри права вдосконалюють свої здібності до міркування, що дозволяє їм планувати та діяти, що призводить до створення захоплюючих шаблонів підказок для агентів, таких як у документі Voyager Paper. Voyager фокусується на тому, щоб спонукати LLMs до виконання відкритих завдань, таких як гра в Minecraft, використовуючи автоматичну навчальну програму, ітеративні підказки та бібліотеку навичок.

Війни роутерів: кібернетична битва за контроль

Кіберзлочинці та шпигуни національних держав співіснують у скомпрометованих роутерах, обмінюючись доступом з метою отримання фінансової вигоди або шпигунства. Дослідники з Trend Micro виявили прихований світ, де хакери працюють разом всередині VPN-пристроїв, щоб уникнути виявлення.

Розкриття інформації про часові ряди за допомогою великих мовних моделей

LLM, такі як GPT-4 і Claude 3, тестувалися на виявлення аномалій у даних часових рядів, розширюючи межі своїх можливостей. Дослідження мало на меті визначити, чи можуть ці моделі ефективно виявляти рухи в патернах даних.