Безперервна інтеграція (CI) та безперервна доставка (CD) трансформують розробку машинного навчання (ML), сприяючи співпраці, якості коду та ранньому виявленню проблем. Автоматизовані процеси в MLOps забезпечують стабільну роботу моделі та швидші ітерації для ефективної розробки моделей машинного навчання.
MIT CSAIL та Google Research представляють Alchemist - систему, яка може змінювати властивості матеріалів на зображеннях за допомогою унікального інтерфейсу. Система може покращувати моделі відеоігор, візуальні ефекти штучного інтелекту та дані для навчання роботів, пропонуючи точний контроль над такими атрибутами, як шорсткість та прозорість.
Президент Аргентини Хав'єр Мілей зустрінеться з технологічними гігантами в Кремнієвій долині на тлі гострої економічної кризи. Зустрічі Мілея з Пічаї, Альтманом, Цукербергом, Куком і Маском викликають подив.
Вчені з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили новий підхід до навчання комп'ютерів визначати дії на відео, використовуючи лише транскрипт. Цей метод, який називається просторово-часовим заземленням, підвищує точність ідентифікації дій у довгих відео і може знайти застосування в онлайн-навчанні та охороні здоров'я.
OpenAI створює комітет з безпеки та захисту для прийняття важливих рішень. Розробляється нова модель ШІ для заміни системи ChatGPT.
Phi-3 від Microsoft створює менші, оптимізовані моделі класифікації тексту, перевершуючи більші моделі, такі як GPT-3. Генерація синтетичних даних за допомогою Phi-3 через Ollama покращує робочі процеси ШІ для конкретних випадків використання, пропонуючи розуміння класифікації клікбейтів та фактичного контенту.
Google використовує роздільну здатність сутностей для зіставлення продуктів на різних платформах, допомагаючи компаніям електронної комерції аналізувати конкурентів і порівнювати ціни. Фреймворк Entity Resolution (ER) допомагає виявляти дублікати оголошень і встановлювати конкурентні ціни в роздрібній торгівлі.
Цитата Пітера Друкера «What gets measured, gets managed» підкреслює важливість пріоритизації метрик для прийняття ефективних бізнес-рішень. Історія успіху Uber підкреслює важливість узгодження метрик з етапами життєвого циклу продукту для стратегічного зростання.
Адаптація домену для LLM пояснюється в серії з 3 частин. Дізнайтеся, як ШІ-моделі борються за межі своєї «зони комфорту».
Скарлетт Йоханссон критикує оновлення ChatGPT за використання її голосу, що викликає занепокоєння щодо розвитку технологій. Голлівудська зірка висловлює шок і недовіру з приводу того, що ШІ імітує її голос у новому голосовому асистенті OpenAI.
Експерти розділилися в думках щодо сприйняття відносин між людиною і машиною; один вчений відстоює переваги, незважаючи на застережливі голлівудські казки на кшталт «Вона». Чат-боти пропонують комфорт, кидаючи виклик суспільним нормам щодо взаємодії зі штучним інтелектом.
Великобританія просуває «ефект Блетчлі» інститутів безпеки на саміті зі штучного інтелекту. Провідний вчений попереджає, що великі технології відволікають від ризиків ШІ.
Новий TunedThresholdClassifierCV в scikit-learn 1.5 оптимізує пороги прийняття рішень для кращої продуктивності моделі в задачах бінарної класифікації. Він допомагає аналітикам даних покращувати моделі та узгоджувати їх з бізнес-цілями, точно налаштовуючи пороги на основі таких показників, як оцінка F1.
Стартап xAI, який підтримує Ілон Маск, оцінений в $18 млрд після раунду фінансування в $6 млрд, конкуруючи з OpenAI. Однорічна компанія є піонером у створенні технологій великих мовних моделей для створення штучного інтелекту, схожого на людину.
Інструменти штучного інтелекту, такі як LLM, роблять складну HR-аналітику більш доступною, покращуючи розуміння організації та прогнозуючи динаміку мережі. Поєднуючи мережевий аналіз і психологію, організації можуть отримати глибше розуміння лідерства, плинності кадрів і продуктивності команди.