Виконавці відеоігор страйкують через захист ШІ після невдалих переговорів з великими студіями, включаючи Activision і Warner Bros. Друга зупинка роботи для членів Sag-Aftra за майже два роки.
Передбачити майбутнє складно, але аналіз часових рядів може допомогти зробити точні прогнози. Вивчіть ключові концепції та методи за допомогою Python зі статистичними моделями.
Реалізація апаратної відмовостійкості в навчальній інфраструктурі є ключем до безперебійного навчання моделей. AWS представляє Neuron node problem detector для відмовостійкого навчання ML на Amazon EKS, що автоматизує виявлення та відновлення проблем.
Ефективні стратегії виявлення шахрайства з використанням штучного інтелекту мають вирішальне значення для запобігання фінансовим втратам і збереження довіри клієнтів до банківського сектору. Методи включають аналіз даних для виявлення аномалій, позначення підозрілих транзакцій і прогнозування майбутніх шахрайських дій.
Дослідження Google: 31% робочих місць ізольовані, 61% трансформовані завдяки ШІ. Дві третини британських робочих місць можуть бути «покращені» за допомогою ШІ, і лише невелика частина перебуває під загрозою.
Дізнайтеся, як створити інтерактивного чат-бота, використовуючи потокове мовлення за допомогою інструментів з відкритим вихідним кодом, таких як Burr і FastAPI, для безперешкодної взаємодії з користувачем. Потокова передача тексту слово за словом може зробити додатки зі штучним інтелектом більш привабливими та чуйними, покращуючи взаємодію з користувачем та його досвід.
Дотримання нормативних вимог у фінансовій сфері має вирішальне значення для захисту людей, установ та економіки. Використання таких інструментів, як Weights & Biases, може допомогти в управлінні розгортанням ШІ та забезпеченні дотримання регуляторних стандартів, сприяючи справедливості та прозорості у фінансовому секторі.
ШІ-системи AlphaProof та AlphaGeometry 2 від Google DeepMind вразили, розв'язавши чотири задачі IMO, майже досягнувши рівня золотої медалі. AlphaProof використовує навчання з підкріпленням у Lean, тоді як AlphaGeometry 2 - це вдосконалена модель розв'язання геометричних задач на основі Gemini.
Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який допомагає підприємствам розкрити цінність даних і оптимізувати завдання. Інтеграція з Microsoft SharePoint підвищує продуктивність і співпрацю, надаючи миттєві відповіді, прискорюючи пошук, спрощуючи створення контенту, автоматизуючи робочі процеси та покращуючи взаємодію.
Інженери Массачусетського технологічного інституту визначили нові матеріали для швидкої провідності протонів, що має важливе значення для технологій чистої енергії, таких як паливні елементи. Нинішні високотемпературні неорганічні матеріали можуть бути замінені більш низькотемпературними альтернативами для більш ефективних і довговічних застосувань.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Швейцарської вищої технічної школи Цюріха розробили ШІ-модель для ідентифікації різних стадій РМЗ за зображеннями тканин молочної залози, що потенційно може спростити діагностику та лікування. Аналізуючи просторову організацію клітин, модель може допомогти лікарям передбачити, які випадки DCIS можуть перейти в інвазивний рак, прокладаюч...
Дослідники MIT CSAIL розробили MAIA - автоматизованого агента, який інтерпретує моделі штучного зору, маркує компоненти, очищає класифікатори та виявляє упередження. Гнучкість MAIA дозволяє йому відповідати на різні запити щодо інтерпретації та проводити експерименти «на льоту».
Команда NVIDIA здобула перемогу на Amazon KDD Cup 2024, продемонструвавши свій досвід у галузі генеративного ШІ в декількох складних категоріях, включаючи генерацію тексту та розпізнавання об'єктів за іменами. Їхній інноваційний підхід, що використовує методику Qwen2-72B LLM і QLoRA, випередив конкурентів завдяки точному налаштуванню моделей на восьми графічних процесорах NVIDIA A100 Tensor Co...
Meta представляє модель штучного інтелекту Llama 3.1 405B, стверджуючи, що вона конкурує з OpenAI та Anthropic у різних завданнях. Нова система з відкритим вихідним кодом має намір кинути виклик визнаним конкурентам у сфері ШІ.
Великі мовні моделі (LLM) занадто великі для споживчого обладнання, що вимагає графічних процесорів з великим обсягом VRAM. Квантування є ключовим методом для зменшення LLM, що підвищує ефективність та зменшує використання пам'яті.