Технологічні компанії повинні звітувати про використання енергії та води, щоб запобігти шкоді навколишньому середовищу від розвитку штучного інтелекту, вважають експерти. NEPC закликає до обов'язкової звітності та вимог сталого розвитку для центрів обробки даних.
Стаття висвітлює регресію випадкових сусідів, ансамблевий підхід, що використовує декілька систем k-найближчих сусідів з різними підмножинами та значеннями k для прогнозування цільових значень. Демонстрація методу демонструє навчання моделі та точність прогнозування, підкреслюючи універсальність та потенціал методу в машинному навчанні.
Aetion перетворює реальні дані на докази для осіб, які приймають рішення в галузі охорони здоров'я, використовуючи запити на природній мові та технологію Amazon Bedrock. Доказова платформа Aetion дозволяє користувачам створювати когорти та аналізувати результати, оптимізуючи клінічні випробування та дослідження безпеки ліків і методів лікування.
Сара Бірі застосовує комп'ютерний зір і машинне навчання для моніторингу міграції лосося, критично важливої для здоров'я екосистеми і культурного значення на північному заході Тихого океану. Точний підрахунок лосося необхідний для управління рибальством на тлі загроз, пов'язаних з діяльністю людини, втратою середовища існування та зміною клімату.
StabilityAI представляє революційну модель Stable Diffusion XL, що розвиває технологію штучного інтелекту «текст-зображення». Дізнайтеся, як ефективно налаштувати та розмістити модель на AWS Inf2 для досягнення чудової продуктивності.
Google виправив неправдиву статистику про сир гауда в рекламі Gemini AI після критики блогера перед Суперкубком. Реклама демонструє, як АІ допомагає продавцю сиру у Вісконсині, підкреслюючи помилковість твердження про глобальне споживання сиру.
Дослідники з Лос-Аламоса перепрофілювали ШІ-модель Wav2Vec-2.0 від Meta для аналізу сейсмічних сигналів від гавайського вулкану Кілауеа. ШІ може відстежувати рух розломів у реальному часі, що є важливим кроком до розуміння поведінки землетрусів.
Новий адміністратор EPA Лі Зельдін визначив пріоритетом підтримку автомобільної промисловості, оминувши кліматичну кризу. Незвичний фокус на ШІ як ключовому пріоритеті агентства викликає подив.
Неефективне обчислення метрик може збільшити витрати на навчання. TorchMetrics оптимізує збір метрик у PyTorch.
Чат-бот DeepSeek, розроблений у Китаї, кидає виклик технологічній перевазі США, пропонуючи дешевший та енергоефективніший інструмент штучного інтелекту. Незважаючи на обмеження, його стрімке зростання підкреслює, що економічні наслідки переважають над технічними досягненнями.
Дізнайтеся, як покращити свій RAG-додаток, імітуючи людське мислення в мультиагентній системі. Дізнайтеся, як покращити процеси пошуку даних та міркувань для отримання більш точних результатів.
Популярна приказка «Яблуко в день - від лікаря подалі» була перевірена на реальних даних. Результати показують дуже слабку кореляцію, що спростовує міф.
Фінансові установи використовують ШІ для зростання доходів і скорочення витрат, а звіт NVIDIA демонструє значне зростання рівня впровадження та майстерності ШІ. Генеративний ШІ підвищує рентабельність інвестицій у торгівлю, залучення клієнтів тощо, оскільки компанії долають бар'єри на шляху до успішного розгортання ШІ.
Кейр Стармер пропустив саміт ШІ в Парижі, втративши можливість зустрітися з Макроном, Моді, Венсом і Маском. Відсутність прем'єр-міністра на міжнародній конференції, організованій Ріші Сунаком, викликає здивування.
Економічна ефективність ШІ від Deepseek привертає увагу. Дізнайтеся про навчання з підкріпленням у великих мовних моделях, зосередившись на TRPO, PPO та GRPO. Вивчіть основи RL, використовуючи аналогію з лабіринтом, і як це застосовується в LLM для вдосконалення відповідей на основі людського зворотного зв'язку.