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

Розкриття можливостей самоорганізаційної кластеризації карт за допомогою C#

Стаття про кластеризацію даних з використанням самоорганізаційної карти в C# для візуалізації та кластеризації даних. Порівнюється кластеризація SOM з методами k-середніх та DBSCAN. Демонстраційна програма використовує підмножину даних Penguin Dataset для кластерного аналізу.

Чат-асистенти зі штучним інтелектом вразливі для хакерів

Асистенти штучного інтелекту отримують доступ до приватних думок і бізнес-таємниць, а дослідники виявили вразливість у шифруванні OpenAI. Атака може розшифровувати відповіді з високою точністю, розкриваючи чутливі теми і потенційно ставлячи під загрозу конфіденційність.

"Представляємо Gemma: останнє доповнення до Amazon SageMaker JumpStart

Захоплюючі новини: Моделі Gemma тепер доступні на Amazon SageMaker JumpStart! Gemma пропонує найсучасніші мовні моделі, що містять до 6 трильйонів токенів. Дізнайтеся про чудову продуктивність Gemma в різних доменах і отримайте доступ до базових моделей у SageMaker для швидкої розробки машинного навчання.

Пропоноване регулювання штучного інтелекту в ЄС: Захист споживачів та реакція великих технологій

Європейський парламент схвалив запропонований ЄС закон про штучний інтелект, що є важливою віхою в регулюванні технологій. Думки великих технологічних компаній, захист споживачів, поступове впровадження протягом 3 років.

Сферичні гармонічні перетворення: Прискорений аналіз сферичних даних

Новий диференційований алгоритм для сферичного гармонічного перетворення в JAX та PyTorch. Пакет S2FFT прискорює аналіз сферичних даних для різних областей, від астрофізики до молекулярного моделювання.

ШІ: зміна життя завдяки ранньому виявленню раку

Штучний інтелект трансформує медицину: Лі Джонсон з Монтани використовує ШІ, щоб знайти відповіді на запитання про рак своєї дружини, а професор Регіна Барзілай з Массачусетсу розробляє систему для раннього виявлення раку.

Розкриття можливостей великих мовних моделей у чат-ботах

LLM на базі графічних процесорів NVIDIA дозволяють чат-ботам спілкуватися природно та допомагати у виконанні різних завдань, таких як написання коду та пошук ліків. Їх універсальність та ефективність роблять їх необхідними для таких галузей, як охорона здоров'я, роздрібна торгівля, фінанси тощо, революціонізуючи роботу зі знаннями.

Модерація аудіо- та текстових чатів зі штучним інтелектом для онлайн-спільнот

Онлайн-ігри та соціальні спільноти використовують для спілкування голосові та текстові чати. Сервіси AWS, такі як Amazon Transcribe і Comprehend, пропонують рішення для модерації аудіочатів, балансуючи між простотою, затримкою, вартістю та гнучкістю. Зразок коду для виявлення токсичного контенту в аудіочаті доступний на GitHub.

Оптимізація розбиття даних: Сила послідовного хешування

Ефективний розподіл даних у розподілених базах даних, таких як Cassandra та DynamoDB, має вирішальне значення для швидкого доступу та відмовостійкості. Послідовне хешування пропонує більш ефективне та відмовостійке рішення у порівнянні з наївними методами розподілу даних.

Чат-бот Google Gemini зі штучним інтелектом не може відповідати на запитання про вибори 2024 року

ШІ-бот Gemini від Google тепер не може відповідати на запитання, пов'язані з виборами, у США та Індії, а на черзі - інші країни. Користувачі обмежені в доступі до політичної інформації під час виборчого сезону.

Технології на роботі: прискорення чи занепад для добробуту?

Нове дослідження Інституту праці: Технології, такі як ноутбуки, підвищують добробут, але штучний інтелект на роботі шкодить якості життя. Опитування 6 000+ людей підкреслює цей вплив.

Захист великих мовних моделей за допомогою нітро-анклавів AWS

Leidos співпрацює з AWS для розробки великих мовних моделей, що зберігають конфіденційність, для різних галузей. Nitro Enclaves захищають конфіденційні дані в розгортаннях LLM, зменшуючи загрози конфіденційності та підвищуючи безпеку даних.

Розплутуючи причинно-наслідкові зв'язки: використання причинно-наслідкових графіків у машинному навчанні

Стаття досліджує інтеграцію причинно-наслідкових міркувань в ML за допомогою причинно-наслідкових графів. Причинні графіки допомагають відокремити причини від кореляцій, що є важливим у причинно-наслідкових висновках. ML не має можливості відповідати на причинно-наслідкові питання через хибні кореляції, плутанину, колайдери та посередники. Структурні причинно-наслідкові моделі (SCM) пропонують...

The AI Challenge: Фотофурор принцеси Уельської

ШІ посилює труднощі у виявленні маніпуляцій у ЗМІ; суперечка навколо фотографій принцеси Діани підкреслює чутливість до редагування зображень. Скандал з відредагованими весільними фотографіями Кетрін у 2011 році провіщає нинішнє занепокоєння просуванням ШІ.