Вчені наголошують на необхідності скорочення викидів CO2 на тлі зростаючої небезпеки стихійних лих. Попит на енергію для систем штучного інтелекту стрімко зростає, що викликає інтерес до «зелених» рішень малих модульних ядерних реакторів (ММЯР), які замовляють Google, Amazon, Microsoft і Meta.
Себастьян Рашка, піонер в галузі навчання ШІ, ділиться 13 ключовими уроками для освоєння машинного навчання: починайте з простого, приймайте зміни та відповідально використовуйте великі мовні моделі. Його поради наголошують на терпінні, інтуїції та зосередженості, щоб побудувати міцний фундамент у цій галузі, яка стрімко розвивається.
Ідея алгоритму регресії випадкових сусідів створює ансамбль регресорів k-найближчих сусідів для вирішення проблем перенастроювання та спроб і помилок у базовій регресії k-найближчих сусідів. Успішна демонстрація з використанням C# продемонструвала підвищення точності прогнозування за допомогою віртуальних колекцій регресорів.
Вистава «Працівники» у лондонському Queen Elizabeth Hall досліджує людське існування у науково-фантастичній антиутопії на орбітальному космічному кораблі. Заснована на романі Ольги Равн, імерсивна вистава кидає виклик традиційним театральним нормам за допомогою взаємодії з аудиторією та таємничою бюрократичною владою.
Стрімке зростання генеративного ШІ створює екологічні проблеми через високе споживання енергії та води. Експерти Массачусетського технологічного інституту працюють над тим, щоб зменшити вуглецевий слід ШІ та інші впливи.
Apple призупиняє функцію штучного інтелекту після того, як неточний підсумок новин з логотипом BBC неправдиво стверджує, що обвинувачений у вбивстві застрелився.
ШІ посилює упередження, попереджає Наталі Беннетт. Енергоємні центри обробки даних зі штучним інтелектом загрожують зеленому переходу - Крістофер Таннер.
Навчіться створювати LLM на курсі LLM Scientist and Engineer, що охоплює архітектуру, токенізацію, механізми уваги та методи вибірки. Моделі для попереднього навчання потребують великих наборів даних і ретельної курації для оптимальної продуктивності.
NALA, заснована 22-річним Беньяміном Гулаком, змінює світ мистецтва, з'єднуючи художників безпосередньо з покупцями через цифрову платформу. Компанія прагне зруйнувати традиційні галерейні бар'єри, пропонуючи більший пул творів мистецтва та персоналізовані рекомендації.
Маніш Рагхаван з Массачусетського технологічного інституту має на меті вдосконалити ШІ для суспільного блага, вирішуючи проблеми упередженості при прийомі на роботу та вдосконалюючи алгоритми прийняття рішень у медицині. Дослідження Рагхавана, зосереджені на соціальному впливі, спрямовані на вирішення давніх проблем за допомогою алгоритмічного прийняття рішень та ШІ.
Глобальна магістральна мережа AWS забезпечує надійне надання послуг у 34 регіонах, 600 точках доступу CloudFront тощо. AWS використовує GML фреймворк GraphStorm для прогнозування та пом'якшення ризиків перевантаження мережі, вирішуючи складні завдання управління мережею.
NeRF - це передовий метод рендерингу 2D-зображень з 3D-сцен, що використовує надбудований MLP для стиснення інформації про сцену. Це значно зменшує вимоги до пам'яті і дозволяє генерувати зображення з будь-якого напрямку перегляду.
Кейр Стармер прогнозує трансформацію економіки Великої Британії завдяки штучному інтелекту та заперечує плани щодо заміни голови Казначейства. Тиск на економіку зростає, оскільки зростання зупиняється, фунт знецінюється, а вартість боргу зростає.
Несподіваними науковими новинами 2024 року стали віспа в ДРК, ШІ на Нобелівських преміях та астронавти, що застрягли на мілині. Що принесе 2025 рік? Ієн Семпл та Ганна Девлін прогнозують майбутні великі історії.
AutoWise Companion від HCLTech використовує штучний інтелект, щоб спростити рішення про купівлю автомобіля для клієнтів і покращити аналіз даних для виробників. Рішення витягує інформацію з різних джерел даних, надаючи персоналізовані рекомендації та підвищуючи рівень задоволеності клієнтів.