Штучний інтелект трансформує кіноіндустрію, порушуючи питання автентичності та прозорості. Генеративний ШІ стрімко розвивається, залишаючи кінематографістів на «дикому заході» етичних дилем.
Платформа Ілона Маска X зіткнулася з негативною реакцією через порушення правил GDPR Великобританії та ЄС через використання попередньо встановлених прапорців зі згодою. Регулятори даних розслідують діяльність X за фактом отримання згоди користувачів на використання систем штучного інтелекту без їхнього відома.
Інвестори ставлять під сумнів рентабельність витрат на ШІ в $1 трлн, оскільки Meta випускає потужну систему Llama 3.1 405B безкоштовно. Інвестиції Цукерберга в чіпи в розмірі $10,5 млрд підкреслюють високу вартість розробки ШІ.
Розвиток ChatGPT та подібних технологій зупиниться, як і смартфонів. Останній iPhone 15 має чіп A17 Pro, терабайтну пам'ять і можливість поступового оновлення.
Моделювання даних створює концептуальне представлення взаємозв'язків між даними. Вимірне моделювання від Kimball пропонує високопродуктивний доступ і масштабованість відповідно до мінливих потреб бізнесу.
Компанії зіткнулися з негативною реакцією після впровадження штучного інтелекту для рекомендацій продуктів, що призвело до вибачень і скасування замовлень. Анти-АІ настрої зростають, оскільки споживачі відкидають підроблений ШІ-контент у різних галузях.
Ars Technica співпрацює з IBM для проведення очних заходів на тему ІТ-стійкості та майбутнього в Космічному центрі Х'юстона. Цього року на двох зустрічах на узбережжі відбудуться панельні дискусії та «щасливі години» для нетворкінгу.
Відстеження експериментів з ML має вирішальне значення для пошуку найкращої моделі. Без впорядкованих даних ви можете випустити з уваги успішні стратегії.
ML Model Registry організовує роботу ML-команд, полегшуючи обмін моделями, версіювання та розгортання для швидшої співпраці та ефективного управління моделями. Weights & Biases Model Registry впорядковує діяльність з ML за допомогою автоматизованого тестування, розгортання та моніторингу, підвищуючи продуктивність та ефективність.
Оцінювання має вирішальне значення для розуміння продуктивності моделі ШІ. Продукт-менеджери повинні керувати процесом оцінювання, щоб узгодити цілі моделі з користувацьким досвідом.
Короткий зміст: Дізнайтеся про зменшення розмірності за допомогою нейронного автокодера в C# з журналу Microsoft Visual Studio Magazine. Зменшені дані можна використовувати для візуалізації, машинного навчання та очищення даних, порівнюючи їх з естетикою побудови масштабних моделей літаків.
OpenAI тестує SearchGPT, пошукову систему на основі штучного інтелекту, яка кидає виклик домінуванню Google. Запуск з обраними користувачами, з метою більш широкого розгортання.
Пориньте у спеціальне видання The Elder Scrolls V: Skyrim на GeForce NOW. Випустіть на волю Драконорожденного в хмарній епічній пригоді.
Нові ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 ледь не виграли золото на глобальній олімпіаді з математики, розв'язуючи складні задачі. Прорив Google DeepMind наближає ШІ до перемоги над найкращими математиками-людьми.
Компанії інвестують у команди з науки про дані, щоб використовувати системи машинного навчання для досягнення кращих результатів. MLOps застосовує принципи DevOps для безперервної роботи великомасштабних систем машинного навчання для покращення співпраці та автоматизації.