Норвежець подав скаргу на ChatGPT за неправдиве звинувачення у вбивстві своїх дітей. Арве Х'ялмар Холмен, звичайна людина без кримінального минулого, шокований наклепницькою відповіддю чат-бота.
Ефективні продуктові команди розвиваються, щоб відповідати на виклики штучного інтелекту за допомогою моделі «3-в-боксі»: управління продуктом, дизайн та інженерія. Історичний контекст і ключові етапи формування команд підкреслюють важливість ключових компетенцій для успішної розробки продуктів зі штучним інтелектом.
Data Science Agent від Google в Colab спрощує аналіз даних за допомогою Gemini, автоматизуючи завдання та надаючи індивідуальні плани. Він пропонує наскрізне виконання та автокорекцію, що потенційно може змінити робочі процеси в галузі науки про дані.
Оптимізація рою частинок (PSO) імітує рух рою для вирішення задач оптимізації. PSO ефективно оновлює позиції частинок у напрямку кращих рішень, використовуючи зважений фактор швидкості.
Claude on Amazon Bedrock від Anthropic автоматизує індексування та тегування технічних документів, підвищуючи ефективність роботи дослідників та інженерів. Мультимодальні генеративні моделі штучного інтелекту спрощують документообіг, прискорюючи інновації в різних галузях.
Біотехнологічна компанія вдосконалює алгоритми ML та AI для безпечної сегментації уражень мозку в лікарнях за допомогою федеративного навчання. Заходи захисту захищають код алгоритму і дані в гетерогенному об'єднаному середовищі, включаючи технологію CoCo для конфіденційних контейнерів.
ШІ може допомогти зменшити рівень расизму, усуваючи упередженість у системах, оскільки суспільство охочіше протистоїть упередженості ШІ, ніж упередженості людей. Санмі Коєдзьо зі Стенфорда очолює проект Trustworthy AI Research, який пропонує несподівану можливість у 2025 році.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту та NVIDIA розробили HART - гібридний інструмент генерації зображень, який поєднує авторегресійну та дифузійну моделі для створення високоякісних зображень у дев'ять разів швидше. Інноваційний підхід HART може зробити революцію у навчанні безпілотних автомобілів та створенні сцен у відеоіграх.
Великі мовні моделі (LLM) вирішують більшість задач класифікації з точністю 70-90%/F1. R. E. D. вирішує проблеми класифікації текстів, що виходять за межі кількох десятків класів.
AIOps автоматизує управління інцидентами, підвищуючи ефективність шляхом виявлення, діагностики та вирішення проблем в режимі реального часу за допомогою генеративного ШІ. Amazon Bedrock поєднує різні сервіси AWS для розгортання інтелектуальних агентів для моніторингу ІТ-систем та автоматизації процесів усунення несправностей, революціонізуючи управління інцидентами.
Лідери британського виконавського мистецтва, зокрема керівники Національного театру та Королівського Альберт-холу, висловлюють занепокоєння з приводу того, що компанії зі штучного інтелекту використовують роботи митців без дозволу. Вони підкреслюють важливість авторського права для забезпечення засобів до існування фрілансерів і закликають уряд підтримати права творчої спільноти.
Режисер Грег Кохс заглиблюється у штучний загальний інтелект, зосереджуючись на DeepMind, тепер Google DeepMind, ключовому гравцеві у розробці AGI. Документальний фільм пропонує доступний погляд на AGI, висвітлюючи шлях засновника Деміса Хассабіса від шахового вундеркінда до генерального директора.
Квантові суперкомп'ютери інтегруватимуться зі штучним інтелектом для вирішення складних завдань. NVIDIA NVAQC розмістить суперкомп'ютер для квантових досліджень у партнерстві з ключовими інноваторами та академічними установами.
NVIDIA розширює перелік сертифікованих систем NVIDIA, сертифікуючи корпоративні системи зберігання даних для спрощеного розгортання фабрик штучного інтелекту. Провідні постачальники корпоративних платформ даних і систем зберігання даних беруть участь у новій програмі NVIDIA-Certified Storage, забезпечуючи оптимальну продуктивність і надійність для моделей ШІ.
Aardvark Weather пропонує швидший та ефективніший ШІ-прогноз погоди, використовуючи значно менше обчислювальних потужностей. Цей новий підхід дозволяє одному досліднику зі стаціонарним комп'ютером надавати точні прогнози.