Трансформери революціонізують НЛП завдяки ефективним механізмам самоуваги. Інтеграція трансформаторів у комп'ютерний зір стикається з проблемами масштабування, але багатообіцяючі прориви вже на горизонті.
Пуассонівська регресія прогнозує числові значення на основі розподілених за Пуассоном даних. Демонстраційний приклад на C# демонструє навчання моделі та точність прогнозування.
Amazon Q Business - це генеративний асистент на основі штучного інтелекту для підприємств, який інтегрується з такими платформами, як Smartsheet, для покращення аналітики та управління завданнями. Smartsheet поєднує в собі простоту електронних таблиць з функціями для спільної роботи, що приносить користь організаціям по всьому світу.
Використовуючи Amazon Bedrock, частина 3 представляє нову систему оцінювання для медичних RAG-додатків, що забезпечує точні та контекстно-відповідні відповіді. Підхід LLM-as-a-judge встановлює еталони для оцінки медичних RAG, оптимізуючи параметри бази знань для надійних застосувань ШІ в медицині.
ШІ випереджає людей у змаганнях, але завдання підтасовують проти нас. Генеральний директор Anthropic прогнозує, що незабаром ШІ перевершить людину в усіх сферах.
«TDS шукає авторів для контенту з науки про дані, штучного інтелекту, машинного навчання та програмування. TDS - провідний сайт про науку про дані, який тепер працює на власній платформі».
Налагодження NaN в моделях штучного інтелекту може бути складним завданням, але спеціальний інструмент може допомогти зафіксувати та проаналізувати помилки. Використовуючи PyTorch Lightning, функція зворотного виклику NaNCapture може ефективно обробляти значення NaN під час навчання.
Частина 2 «Глибоке занурення LLM» присвячена вивченню навчання з підкріпленням (RL), критично важливого етапу в підготовці LLM. RL дозволяє моделям вчитися на власному досвіді, перевершуючи людський досвід, як це видно на прикладі AlphaGo від DeepMind.
Вчені Массачусетського технологічного інституту відкрили системи TIGR - компактні РНК-керовані інструменти для точного редагування ДНК, що пропонують потенційні терапевтичні застосування. Команда Чжана використала природне різноманіття для виявлення універсальних TIGR-асоційованих білків, підкресливши силу використання біологічних механізмів для інноваційних застосувань.
Запропоновані зміни до закону про авторське право надають пріоритет ШІ над людською творчістю, що викликає дискусії серед митців. Справжня творчість полягає в людській уяві та навчанні, а не в обмеженнях штучного інтелекту.
Автор розмірковує про освоєння AWS DeepRacer у фізичному світі на AWS re:Invent 2024, ділиться стратегією та деталями реалізації для досягнення успіху. Подолання таких викликів, як проблеми з кермуванням та калібруванням моделі, впровадження патчу геометрії рульового управління Ackermann для реалістичної поведінки та покращення продуктивності.
Засоби захисту ШІ є важливими інструментами для забезпечення етичності, безпеки та надійності систем ШІ, захисту від токсичності, упередженості та ризиків для приватного життя. Вони сприяють підвищенню довіри до додатків зі штучним інтелектом, виявляючи шкідливий контент, захищаючи конфіденційні дані та забезпечуючи точність вихідних даних.
Ocado скоротить сотні технічних робочих місць, використовуючи ШІ для підвищення продуктивності інженерної команди. Минулого року компанія скоротила 1 000 посад з 20 000 співробітників.
Pattern's Content Brief, інструмент на основі штучного інтелекту, оптимізує списки товарів, використовуючи 38 трильйонів точок даних, підвищуючи трафік і конверсію за допомогою дієвих ідей. Такі бренди, як Nestle та Philips, співпрацюють з Pattern, щоб збільшити дохід завдяки оптимізованим оголошенням та управлінню запасами на Amazon.
LLaDA представляє новий підхід до генерації тексту з використанням дифузійного процесу, що кидає виклик традиційним авторегресійним моделям. Сучасні LLM стикаються з обмеженнями, такими як обчислювальна неефективність, що мотивує розробку LLaDA.