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

Генеративний ШІ з графічними процесорами серії GeForce RTX 50

Графічні процесори NVIDIA GeForce RTX 5090 і 5080 на базі архітектури Blackwell забезпечують у 8 разів вищу частоту кадрів завдяки технології DLSS 4. Мікросервіси NVIDIA NIM і AI Blueprints для RTX забезпечують легкий доступ до генеративних моделей ШІ на ПК, прискорюючи розробку ШІ на різних платформах.

Підвищення можливостей LLM з огорожами NeMo Guardrails

Компанії використовують LLM для підвищення залученості клієнтів, але стикаються з проблемами, коли їм важко залишатися в курсі подій. Компанія AnyCompany Pet Supplies використовує NeMo Guardrails для асистента зі штучним інтелектом, потоків розмов та інтеграції даних, щоб покращити досвід клієнтів.

Революція в застосунках для пошуку роботи за допомогою ШІ та Python

Створіть власний додаток для створення АІ-генератора супровідних листів за допомогою Python з кодом із загальнодоступної папки Github. Інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, можуть допомогти адаптувати резюме для конкретних компаній, змінюючи правила гри на ринку праці.

Знайомство з DeepSeek: Занурення у тижневик «Гардіан» за 7 лютого

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.

Революційний підхід до навчання мовним моделям з GRPO

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.

Стармер пропустить паризький саміт 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.

Революціонізуйте свою ганчірку за допомогою мультизасобу Self-RAG

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.

AI Summit: Вирішення проблем DeepSeek, зброї та клімату

Запуск DeepSeek викликає шокові хвилі, побоювання щодо гонки озброєнь зі штучним інтелектом зростають. Порядок денний Паризького саміту зі штучного інтелекту, молоді уми діляться надіями і побоюваннями.

Google відмовляється від обіцянки про зброю зі штучним інтелектом

В оновленому керівництві Alphabet знято заборону на використання ШІ для зброї та спостереження, що викликало етичні занепокоєння. Зміна оголошена перед невтішним звітом про прибутки.

Оптимізація інтеграції з агентами Amazon Bedrock

Генеративний ШІ покращує бізнес-системи за допомогою агентів Amazon Bedrock Agents, оптимізуючи робочі процеси та автоматизуючи завдання. Це рішення інтегрується з Appian Case Management Studio, демонструючи ефективний доступ до даних та можливості оркестрування.

AI Fake News: Галас навколо дезінформації

BBC розкритикувала Apple Intelligence за неточні підсумки новин, що змусило Apple призупинити роботу інструменту. Серед помилок штучного інтелекту були неправдиві повідомлення про таких відомих діячів, як Біньямін Нетаньяху та Рафаель Надаль.

Невтішні прибутки Alphabet у перегонах зі штучним інтелектом

Alphabet стикається з уповільненням темпів зростання доходів і потенційною втратою конкурентних переваг до 2025 року. Незважаючи на невиконання очікувань щодо доходів, компанія перевершує прогнози щодо прибутку на акцію завдяки сильному лідерству у сфері ШІ.

Освоєння управління функціями ML

Команди машинного навчання часто не беруть до уваги важливість управління життєвим циклом функцій, що призводить до проблем з надійністю у виробництві. Проблеми включають спостережуваність, точкову коректність і повторне використання, які можна вирішити, впровадивши сховище функцій для масштабованих операцій машинного навчання.