Автори протестують проти використання LibGen для навчання штучного інтелекту. Кейт Моссе, Трейсі Шевальє та Далджит Награ вийшли на демонстрацію до офісу Meta у Кінгс-Кроссі.
Агенти штучного інтелекту в роздрібній торгівлі надають персоналізований досвід, збагачують знання про товари та пропонують багатоканальну підтримку, переосмислюючи досвід покупок завдяки безшовній інтеграції та можливостям віртуальної примірки. Згідно з останнім звітом NVIDIA, рітейлери, які використовують ШІ, надають перевагу гіперперсоналізованим рекомендаціям для збільшення онлайн-продажів...
Корпорація OMRON прагне трансформувати бізнес-моделі за допомогою інноваційної платформи OMRON Data & Analytics Platform (ODAP), яка використовує Amazon Web Services для розширеної інтеграції даних і можливостей генеративного штучного інтелекту. Розбиваючи ізоляцію даних і вирішуючи проблеми управління, ODAP надає цінну інформацію для оптимізації операцій і підвищення якості обслуговування клі...
Афрофутуризм ставить питання про те, хто формує майбутнє на тлі обіцянок і страхів щодо штучного інтелекту. Лонні Аві Брукс та Рейнальдо Андерсон очолюють боротьбу за різноманітні перспективи в технологіях.
Алгоритм Flash Attention революціонізує трансформатори, оптимізуючи доступ до пам'яті, роблячи обчислення швидшими та ефективнішими. Flash Attention v3 впроваджує покращення для графічних процесорів Nvidia Hopper та Blackwell, що ще більше підвищує продуктивність.
AWS розробляє AI Workforce - систему дронів і штучного інтелекту для безпечніших, швидших і точніших перевірок інфраструктури. Система використовує автономні дрони, оснащені сучасними датчиками та штучним інтелектом, щоб зменшити ризики для людей, підвищити ефективність та надати кращі дані для проактивного технічного обслуговування.
Інтерпретація моделі машинного навчання може бути складним завданням. Експеримент показав, що вік і дохід мають найбільший вплив на прогнозування політичних уподобань.
Юридичні контракти мають вирішальне значення для бізнесу, але їх розуміння та вилучення інформації може бути складним. Впровадження GraphRAG в Neo4j може спростити цей процес, структуруючи контракти у вигляді графа знань, що дозволяє здійснювати більш точний і контекстно-орієнтований пошук.
Тепер магістри можуть виконувати складні завдання з багатокроковим обґрунтуванням і виконанням, використовуючи зовнішні інструменти для отримання точних і дієвих результатів. Приклад демонструє пошук записів про пацієнтів з використанням API замість перетворення тексту в SQL, демонструючи здатність моделі ефективно відповідати на аналітичні питання.
Adobe Premiere Pro (бета-версія) та Adobe Media Encoder тепер підтримують редагування кольорів 4:2:2, підвищуючи точність передачі кольору та гнучкість для професійних відеоредакторів. Ноутбуки NVIDIA GeForce RTX 50 серії з архітектурою Blackwell прискорюють робочі процеси 4:2:2, пропонуючи швидше відтворення і більш плавне редагування.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили фреймворк, який дозволяє ChatGPT ефективно вирішувати складні завдання планування з 85% успішністю, що перевищує базові показники. Цей універсальний підхід може оптимізувати такі завдання, як планування екіпажів авіакомпаній або управління машинним часом на заводах, революціонізуючи допомогу в плануванні.
Модель дифузії, вперше запропонована Солом-Дікштейном та ін. і розвинута Хо та ін., була адаптована OpenAI та Google для створення DALLE-2 та Imagen, здатних генерувати високоякісні зображення. Модель працює шляхом перетворення шуму в зображення за допомогою процесів прямої та зворотної дифузії, зберігаючи розмірність оригінального зображення в латентному просторі.
Алгоритм, що поєднує PSO з EO, EPSO, працює аналогічно PSO та EO, не значно краще. Повільний для практичного використання, але перспективний для навчання системи прогнозування КРР.
ШІ може підвищити успішність пошуку роботи, але дуже важливо збалансувати його можливості з людським фактором. Не пропустіть можливості на сьогоднішньому жорсткому ринку праці.
Моделі штучного інтелекту замінюють традиційні алгоритми в алгоритмічних конвеєрах через їхні вищі вимоги до ресурсів. Централізовані сервери виведення можуть підвищити ефективність обробки великих обсягів вхідних даних за допомогою моделей глибокого навчання, як показано в іграшковому експерименті з використанням класифікатора зображень ResNet-152 на 1 000 зображень.