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

Підвищення ефективності LLM з природною мовою

Дослідники MIT CSAIL розробили нейросимволічний фреймворк LILO, який поєднує великі мовні моделі з алгоритмічним рефакторингом для створення абстракцій для синтезу коду. Акцент LILO на природній мові дозволяє йому виконувати завдання, що вимагають знань, подібних до людських, перевершуючи окремі LLM та попередні алгоритми.

Покращуйте свої навички регресії з LightGBM

LightGBM - це потужна деревоподібна система з Python scikit-learn API для регресії та класифікації. Керування 76 параметрами може бути складним, але зосередження на ключових значеннях може призвести до успішної моделі.

Підвищуйте рівень обслуговування клієнтів за допомогою AI-підсумовування дзвінків

Amazon Transcribe Call Analytics представляє функцію генеративного підбиття підсумків дзвінків зі штучним інтелектом, щоб спростити роботу після дзвінків, підвищити продуктивність операторів і покращити якість обслуговування клієнтів. Директор з продуктів SuccessKPI високо оцінює можливість автоматизації підбиття підсумків дзвінків, зменшення ручної роботи та підвищення ефективності контакт-це...

Володій частинкою історії: Урядовий суперкомп'ютер США виставлено на продаж

Виведений з експлуатації суперкомп'ютер Cheyenne, колись 20-й за потужністю у світі, виставлений на аукціон Адміністрацією загальних служб США. Cheyenne значно просунув дослідження в галузі наук про атмосферу та земну систему, забезпечивши понад 7 мільярдів процесорних годин і підтримавши майже 1 300 нагород NSF.

Експерти зі штучного інтелекту спантеличені загадковим gpt2-чат-ботом

Таємничий чат-бот під назвою "gpt2-chatbot" викликає спекуляції як потенційна тестова версія майбутньої великої мовної моделі OpenAI GPT-4.5 або GPT-5. Обмежений доступ та чутки в Інтернеті додають інтриги щодо присутності нової моделі на Арені чат-ботів.

Розмиті кордони: Навігація між людиною та роботом в Інтернеті

Інтернет переповнений штучним інтелектом, боти захоплюють соціальні мережі та результати пошуку, що ускладнює розрізнення між реальними користувачами та автоматизованим контентом. Від ботів у Твіттері до вірусного контенту, створеного штучним інтелектом, онлайн-ландшафт стає все більш сюрреалістичним і химерним.

Газети подали до суду на OpenAI та Microsoft за порушення авторських прав

Американські газети подали до суду на OpenAI та Microsoft за використання авторських статей для навчання чат-ботів без дозволу та оплати. Chicago Tribune, Denver Post серед тих, хто звинувачує OpenAI в «крадіжці мільйонів» статей.

Представлення моделі потокової обробки даних Google Cloud Dataflow

Google Dataflow, керований сервіс для потокової та пакетної обробки даних, забезпечує коректність і затримку. Модель Dataflow балансує між коректністю, затримкою та вартістю при обробці великих обсягів даних.

Вивчення генеративного ШІ в освіті в Массачусетському технологічному інституті

Фестиваль навчання 2024 в Массачусетському технологічному інституті підкреслив важливість впровадження генеративного ШІ в освіту без заміни традиційних методів навчання. Викладачі та студенти переробляють завдання, щоб розвивати навички критичного мислення та покращувати лінгвістичні здібності, використовуючи такі інструменти, як ChatGPT.

Джулі Шах очолила аеронавтику та астронавтику

Джулі Шах, керівник AeroAstro в Массачусетському технологічному інституті, відома своїми роботами зі штучного інтелекту та робототехніки, досліджує майбутнє співпраці людини та робота. Відзначена численними нагородами, вона очолює дослідження генеративного ШІ для більш якісної роботи.

Arcee та AWS Trainium: Навчання трансформації мовних моделей

Arcee впроваджує інновації в ефективну підготовку LLM за допомогою безперервної попередньої підготовки та методів злиття моделей, співпрацюючи з AWS Trainium для досягнення високої продуктивності та зниження витрат. Їхній підхід демонструє значні досягнення в адаптації доменів для медичного, юридичного та фінансового секторів, використовуючи передові технології для трансформаційних ідей.

Революційне виявлення торнадо за допомогою набору даних зі штучного інтелекту

Дослідники Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту випустили відкритий набір даних TorNet, що містить радіолокаційні дані з тисяч торнадо. Моделі машинного навчання, навчені на TorNet, демонструють багатообіцяючу здатність виявляти торнадо, потенційно підвищуючи точність прогнозів і рятуючи життя людей.