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

Ілон Маск: людські дані для навчання ШІ вичерпані

Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».

Максимізація ефективності штучного інтелекту за допомогою Amazon Bedrock і SageMaker

Amazon Bedrock дозволяє користувачам імпортувати кастомні моделі, такі як Mistral Flan і Meta Llama, навчені в SageMaker для використання на вимогу. Це спрощує процес, пропонуючи економічно ефективне рішення для створення генеративних додатків ШІ з найкращими моделями.

Смертельний вплив контенту, створеного штучним інтелектом Арва Махдаві

«Сміття», згенероване штучним інтелектом, заполонило інтернет, а такі платформи, як Facebook, заохочують його поширення. Справжній людський контент стає рідкісним товаром, оскільки пости, створені штучним інтелектом, домінують на таких платформах, як LinkedIn і новинні сайти.

Опановуємо стратегічні лінійні класифікатори: Покрокова інструкція

Складність стратегічного виміру VC (SVC) зростає зі збільшенням функцій витрат для кожного окремого випадку, що призводить до нескінченності. Лінійні класифікатори з вартісними функціями можуть відрізнятися від канонічних аналогів, що впливає на складність класифікації.

Обмеження байєсівського A/B тестування

Байєсівське A/B тестування кидає виклик традиційним методам, використовуючи попередні переконання для динамічної оцінки ймовірності. Автор ділиться інсайдами з академічного та професійного досвіду, висвітлюючи переваги та недоліки байєсівського тестування.

Організація штучного інтелекту: План для успіху

У 2025 році штучний інтелект стане рушійною силою стратегічних ініціатив у компаніях, впливаючи на власність, аутсорсинг і віддалену роботу. Взаємодія між цими аспектами має вирішальне значення для успішного впровадження ШІ, при цьому з'являються різні організаційні архетипи.

Підвищення ефективності перекладу за допомогою мовних моделей AWS

Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.

Розширення можливостей підприємств за допомогою пошукових систем зі штучним інтелектом

Обсяги корпоративних даних зростають, але більшість додатків зі штучним інтелектом використовують лише частину з них. Механізми запитів штучного інтелекту підключають агентів ШІ до всіх типів даних, розкриваючи інтелект у неструктурованих даних. Такі компанії, як DataStax і NetApp, лідирують у створенні платформ для роботи зі штучним інтелектом.

Ефективна регресія хребта ядра в C# з ньютонівською ітерацією

Найпоширеніші методи регресії включають лінійну регресію, k-найближчих сусідів та ядерний гребінь. Регресія ядрового хребта є ефективною для складних нелінійних даних, але може погано масштабуватися для великих наборів даних. Перероблена реалізація KRR з ітерацією Ньютона показала багатообіцяючі результати в демонстраційному прикладі на синтетичних даних.

Голос, створений за допомогою штучного інтелекту, викрали ультраправі: Чи можна це зупинити?

Глибоко підроблене аудіо становить загрозу для демократії, коли письменниця Джорджина Фіндлі виявляє, що її голос використовують у ультраправій пропаганді. Наслідки фальшивого аудіо є далекосяжними і тривожними.

3 кроки до створення власного відео GenAI

GenAI дозволяє легко інтегрувати об'єкти реального світу в 4D-сцени, згенеровані штучним інтелектом, для створення відео. Прогрес у галузі генеративного ШІ стрімко розвивається, особливо в текстових завданнях, тоді як створення відео все ще перебуває на ранніх стадіях, але щомісяця вдосконалюється.