Компанія Ілона Маска xAI представила чат-бота Grok-3, який конкуруватиме з DeepSeek, OpenAI та Google Gemini у гонці озброєнь ШІ. «Максимально правдивий» бот Маска має на меті конкурувати з гігантами індустрії на тлі широкомасштабних проблем з впровадженням.
Formula 1® (F1) співпрацює з Amazon Web Services (AWS) для розробки рішення на основі штучного інтелекту для швидшого вирішення проблем під час прямих трансляцій, скорочуючи час сортування до 86%. Спеціально створений асистент аналізу першопричин (RCA) дає змогу інженерам знаходити та вирішувати критичні проблеми протягом 3 днів, підвищуючи операційну ефективність.
Безпека велосипедистів викликає все більше занепокоєння через небезпечні зіткнення з транспортними засобами. Рішення машинного навчання з використанням Amazon Rekognition допомагає велосипедистам виявляти небезпечні ситуації та сприяти підвищенню безпеки на дорогах.
Пуассонівська регресія прогнозує числові значення для даних підрахунку за допомогою спеціальних методів і математичних припущень. У демонстраційному прикладі з використанням C# було створено синтетичні дані Пуассона і досягнуто високої точності за допомогою однієї константи та коефіцієнтів.
Дізнайтеся, як використовувати підказки штучного інтелекту та LLM для семантичної кластеризації повідомлень на форумах користувачів швидше та з меншими зусиллями. Натхненний Clio, цей підручник використовує загальнодоступні повідомлення Discord для аналізу розмов про технічну допомогу.
Технологічні гіганти, такі як Microsoft, Alphabet, Amazon і Meta, інвестують значні кошти в ШІ, що нагадує «пластмасу» у фільмі «Випускник». Прагнення до інтелекту людського рівня ставиться під сумнів заради більш практичних досягнень.
Причинно-наслідкові міркування можуть розкрити взаємозв'язки в даних, уникаючи неправильної інтерпретації. Розуміння історії, що стоїть за даними, має вирішальне значення для кращого аналізу.
Такі досягнення в науці про дані, як Transformer, ChatGPT та RAG, змінюють технології. Розуміння еволюції НЛП є ключовим для науковців-початківців.
Поділіться своїм досвідом впливу штучного інтелекту на роботу, щоб дослідити поточний і майбутній вплив технології на роботу. Сприяйте розумінню позитивного, негативного або змішаного впливу штучного інтелекту на робочі ролі.
Проблеми бінарної класифікації можуть бути складними для інтерпретації через неоднозначність матриці плутанини, де визначення TP, TN, FP і FN можуть відрізнятися. Розуміння цих термінів має вирішальне значення для точного аналізу. Будьте обережні при інтерпретації матриць розбіжностей, щоб уникнути плутанини в результатах машинного навчання.
Експерти розділилися в думках щодо майбутніх технологічних загроз та нинішніх небезпек. Марія Ресса попереджає про негативний вплив великих технологій на суспільство.
Інженер з машинного навчання розповідає про свій шлях від студента-фізика до фахівця з аналізу даних, який отримав першу роль після подачі заявок на 300+ вакансій. Зацікавився штучним інтелектом після перегляду документального фільму AlphaGo від DeepMind, який підкреслює важливість наполегливої праці та завзятості.
Скарлетт Йоханссон попереджає про небезпеку штучного інтелекту після того, як вірусним стало підроблене відео за участю єврейських знаменитостей, які виступають проти висловлювань Каньє Веста. У короткометражці були фальшиво зображені версії Йоханссон, Швіммера, Сайнфелда, Дрейка, Сендлера, Спілберга та Куніс, створені за допомогою штучного інтелекту.
Ерік Шмідт попереджає, що ШІ може бути використаний державами-ізгоями, такими як Північна Корея, Іран чи Росія, для завдання шкоди невинним людям. Колишній генеральний директор Google побоюється, що технологія може бути використана для створення небезпечної зброї, включаючи біологічні атаки.
Чат-боти зі штучним інтелектом, такі як ChatGPT, відмінно справляються з детальним аналізом сновидінь, пропонуючи захоплююче і потенційно глибоке дослідження підсвідомості. Незважаючи на початкові побоювання, обіцянка безпечного розшифрування снів за допомогою розумного від природи помічника виявляється привабливою.