Нейробіолог представив spatstat для просторового аналізу розподілу клітин у мозку. Точковий паттерн-аналіз (PPA) дозволяє детально дослідити просторовий розподіл клітин, пропонуючи відтворювану інформацію.
ШІ може уможливити справжню міжвидову комунікацію, оскільки Тель-Авівський університет приєднався до $10-мільйонного конкурсу Coller Dolittle Challenge. Вченим пропонується створити двосторонні розмови з тваринами у революційному змаганні.
Vitech співпрацює з Amazon Bedrock для створення VitechIQ, чат-бота на основі штучного інтелекту для пошуку внутрішньої документації. Amazon Bedrock пропонує повністю керовані бази знань для таких чат-ботів, як VitechIQ.
Нещодавня стаття Anthropic заглиблюється в механічну інтерпретованість великих мовних моделей, показуючи, як нейронні мережі представляють значущі концепції за допомогою напрямків у просторі активації. Дослідження надає докази того, що ознаки, які можна інтерпретувати, корелюють з конкретними напрямками, впливаючи на результат роботи моделі.
Регресійна модель LightGBM прогнозує дохід з точністю до інтервалу, демонструючи ефективність моделі на синтетичних даних. Модель демонструє точність для різних діапазонів доходу, підкреслюючи важливість визначення близькості цільового значення для правильного прогнозування.
У звіті OpenAI йдеться про те, що штучний інтелект використовувався для дезінформаційних кампаній з боку Росії, Китаю, Ізраїлю та Ірану, але не зміг охопити широку аудиторію. Генеративні моделі АІ використовувалися для створення та розміщення пропагандистських матеріалів у соціальних мережах.
Найбільші технологічні компанії, такі як Google, Microsoft і Meta, об'єдналися в групу UALink, щоб розробити новий стандарт з'єднання чіпів для прискорювачів ШІ, кинувши виклик домінуванню NVLink від Nvidia. UALink має на меті створити відкритий стандарт для вдосконалення апаратного забезпечення ШІ, уможливити співпрацю та звільнитися від пропрієтарних екосистем, подібних до екосистеми Nvidia.
Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.
Агенти ШІ, такі як ChatGPT, доводять, що ШІ може працювати на рівні людини. Agent Engineering Framework спрямований на розробку ефективних ШІ-агентів.
Колишній член правління OpenAI висловлює здивування з приводу публічного релізу ChatGPT у Twitter, який змістив фокус компанії. Також обговорювалися звільнення та повернення на роботу генерального директора Сема Альтмана.
Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.
Llama, популярна велика мовна модель Meta AI, стикається з труднощами при навчанні, але може досягти порівнянної якості за допомогою належного масштабування та найкращих практик на AWS Trainium. Розподілене навчання на 100+ вузлах є складним завданням, але кластери Trainium пропонують економію коштів, ефективне відновлення та покращену стабільність для навчання LLM.
Мультимодальні моделі, такі як Claude3 і GPT-4V, інтегрують текст і зображення для кращого розуміння. Точне налаштування LLaVA на конкретних даних підвищує продуктивність у різних галузях.
OpenAI зіткнувся з негативною реакцією Скарлетт Йоханссон через новий чат-бот Sky, схожий на її героїню у фільмі «Вона». Глобальний саміт зі штучного інтелекту в Південній Кореї та звіт Інституту Алана Тьюринга про вплив АІ на вибори. Алекс Херн з Guardian обговорює останні розробки в галузі АІ з Мадлен Фінлі на BBC News.
Вчені з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили новий підхід до навчання комп'ютерів визначати дії на відео, використовуючи лише транскрипт. Цей метод, який називається просторово-часовим заземленням, підвищує точність ідентифікації дій у довгих відео і може знайти застосування в онлайн-навчанні та охороні здоров'я.