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

Оптимізація навчання ML за допомогою найкращих практик Amazon S3

Amazon S3 забезпечує високу продуктивність для робочих навантажень ML. Оптимізуйте пропускну здатність за допомогою консолідації фрагментів даних і кешування для підвищення ефективності.

Автори рецептів опинилися під загрозою зникнення через підсумки Google AI

Режим штучного інтелекту Google об'єднує рецепти від різних авторів, що призводить до значного зниження рекламного трафіку. Блогери бачать, як їхній контент без вказівки авторства використовується в кулінарних книгах і на веб-сайтах, створених за допомогою штучного інтелекту.

Подолання бар'єрів на шляху до впровадження ядерної енергетики

Аспірант Даурен Сарсенбаєв з MIT NSE прагне видобувати тепло з відпрацьованого ядерного палива, перетворюючи відходи на енергію. Його інноваційний підхід переосмислює ядерні відходи як цінний ресурс, пропонуючи стійке рішення для виробництва енергії та управління відходами.

Автоматизовані меблі: майбутнє дизайну

Дослідники MIT розробляють систему роботизованого складання на основі штучного інтелекту для швидкого прототипування меблів із готових деталей. Система створює об'єкти на основі описів користувачів, зменшуючи відходи та забезпечуючи можливість місцевого виробництва.

Людський контакт: необхідний для психічного здоров'я дітей

Доктор Роман Рачка застерігає від того, щоб покладатися виключно на штучний інтелект у питаннях підтримки психічного здоров'я, підкреслюючи важливість роботи терапевтів-людей. Зростання черг у Національній службі охорони здоров'я та високий рівень психічних розладів серед молоді підкреслюють нагальну потребу в доступній психіатричній допомозі.

Ефективна регресія ядра в JavaScript

Регресія з використанням ядра (KRR) прогнозує значення за допомогою функції ядра для обробки нелінійних даних. Навчання моделі KRR передбачає пошук ваг за допомогою закритих або ітеративних методів для отримання точних прогнозів.

Оптимізація LLM на графічних процесорах NVIDIA за допомогою Unsloth

Відкрита платформа Unsloth дозволяє ефективно налаштовувати моделі штучного інтелекту на графічних процесорах NVIDIA, підвищуючи точність виконання спеціалізованих завдань. Розробники можуть вибирати з трьох основних методів налаштування залежно від своїх цілей, від ефективного використання параметрів до підкріплювального навчання, щоб вдосконалити моделі штучного інтелекту для конкретних випа...

Розширення можливостей невеликих моделей для виконання великих завдань

Дослідники MIT розробили DisCIPL, фреймворк, в якому великі мовні моделі керують меншими для отримання більш точних і ефективних відповідей. Використовуючи LLaMPPL, моделі співпрацюють як компанія для виконання завдань від текстових анотацій до маршрутів подорожей, заповнюючи прогалини в здатності міркувати.

ChatGPT: новий бог?

Пошук розради в машинах замінює традиційні релігійні практики, оскільки люди звертаються до технологій, щоб знайти заспокоєння в часи горя і страху. Перехід від покладання на релігію до пошуку розради в машинах підкреслює зміни в культурному ландшафті та еволюцію ролі технологій у наданні емоційної підтримки.

Вірусна дезінформація: антиробочі відео на YouTube

Понад 150 анонімних каналів використовують штучний інтелект для поширення неправдивих історій про Кіра Стармера, набираючи мільярд переглядів. Опортуністи отримують прибуток від політичного розколу за допомогою фейкових відео, спрямованих проти Лейбористської партії.

Страх масових звільнень: реальна проблема штучного інтелекту

Штучний інтелект може посилити нерівність доходів і створити новий нижчий соціальний клас. Зростають побоювання щодо масових звільнень і порушення ринку праці, а прогнози передбачають втрату до 97 мільйонів робочих місць у США протягом наступного десятиліття.

Ньюсом проти Трампа: битва за закони про штучний інтелект

Губернатор Каліфорнії критикує указ Трампа про штучний інтелект, звинувачуючи його в тому, що він сприяє «шахрайству та корупції» замість інновацій. Гевін Ньюсом звинувачує Трампа та його радника Девіда Сакса в тому, що вони «шахраюють» своєю політикою щодо штучного інтелекту.