Динамічне виконання в завданнях ШІ може оптимізувати продуктивність, розрізняючи складні та легкі завдання. Визначаючи та вирішуючи складність точок даних, можна підтримувати точність, заощаджуючи при цьому обчислювальні ресурси.
Ес Девлін отримала нагороду Юджина Макдермотта у розмірі $100 000 від Массачусетського технологічного інституту за інноваційне мистецтво, що досліджує біорізноманіття, поезію штучного інтелекту та багато іншого. Резиденція Девлін включає публічну лекцію та співпрацю з творчою спільнотою Массачусетського технологічного інституту.
Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.
ШІ проти людини у вирішенні криптографічного кросворду. Змагання в Times встановлює золотий стандарт. ШІ на ім'я Росс змагається в додатку Crossword Genius.
W. Е. Б. Дюбуа у сфері системних досліджень расизму в Массачусетському технологічному інституті продовжує роботу Центр даних МЦСР, який надає життєво важливі набори даних кримінального правосуддя для аналізу та рішень. Обчислювальні технології розкривають расові упередження в американському суспільстві, даючи надію на більш справедливе майбутнє.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили 3D-транзистори з використанням ультратонких матеріалів, які перевершують кремнієві показники енергоефективності. Ці нанодротові пристрої забезпечують високу продуктивність при низькій напрузі, що потенційно може стати революцією в електроніці.
Торстен Клеппе створив приголомшливу візуалізацію набору даних пилку, демонструючи його щільність та розподіл даних. Набір даних містить 3 848 рядків з предикторами, такими як «гребінь» і «тріщина», для прогнозування «щільності».
Генеративний штучний інтелект змінює світ мистецтва, але людина все ще відіграє вирішальну роль у створенні мистецтва штучного інтелекту. Рейчел Осіп досліджує перетин технологій і творчості у мистецькому ландшафті, що еволюціонує.
Технологічні платформи, такі як Meta та Google, можуть нести юридичну відповідальність за контент, створений штучним інтелектом. Google Maps впроваджує нові функції з Gemini, що викликає занепокоєння щодо ризиків наклепу через коментарі користувачів, які використовуються у відповідях штучного інтелекту.
Згенеровані штучним інтелектом резюме від Google і Microsoft використовуються в пошукових системах, але точність і достовірність інформації ставляться під сумнів. Дискусія про канцерогенні властивості аспартаму підкреслює потенційні пастки, пов'язані з використанням штучного інтелекту в суперечливих темах.
Мультимодальні дані в бізнес-документах вимагають ефективного семантичного пошуку з використанням моделей вбудовування для підвищення продуктивності та якості обслуговування клієнтів. Об'єднання текстових і графічних даних для запитів природною мовою покращує управління знаннями та прийняття рішень у різних бізнес-додатках.
Ринок праці у сфері технологій найжорсткіший за останні 20 років. Звільнення, заморожування найму та інтенсивна конкуренція. LinkedIn не ефективний для пошуку роботи.
Децентралізовані клінічні випробування зменшують витрати та вплив на навколишнє середовище завдяки використанню таких технологій, як носимі пристрої та телемедицина. AWS забезпечує швидке впровадження, підтримує віртуальні випробування та персоналізоване залучення пацієнтів для більш сталих клінічних досліджень.
Підприємства стикаються з проблемами в управлінні витратами на генеративний ШІ. Amazon Bedrock впроваджує тегування для моделей на вимогу, щоб покращити управління та контроль витрат.
Оцінювання результатів роботи ШІ на великих мовних моделях має вирішальне значення для побудови надійних додатків, і для цього існують як контрольовані, так і неконтрольовані методи. Самооцінювання та ітеративна саморефлексія можуть покращити якість генеративних моделей, зменшуючи потребу в участі людини в оцінюванні.