Посланець Еммануеля Макрона з питань штучного інтелекту на глобальному саміті в Парижі попереджає про нестійку траєкторію розвитку штучного інтелекту. Анн Буверо висвітлює вплив ШІ на навколишнє середовище, наголошуючи на споживанні енергії та ресурсів.
Дифузійні моделі, такі як Stable Diffusion і DALL-E, продемонстрували вражаючу якість генерації зображень. Такі технології, як Dreambooth і Lora, дозволяють налаштовувати моделі з мінімальними зусиллями, що дає змогу моделям швидко засвоювати нові концепції.
Короткий зміст: Розподіл Пуассона пояснюється простими словами, з прикладами та ключовими поняттями. Генерування синтетичних пуассонівських даних для машинного навчання спрощується за допомогою рівнянь.
Лідери італійського бізнесу, такі як Джорджіо Армані та Патріціо Бертеллі, стали жертвами афери зі штучним інтелектом, який використовував голос міністра оборони для вимагання викупу за викрадених журналістів. Прокуратура Мілана розслідує юридичні скарги відомих діячів, зокрема колишнього власника міланського «Інтера» Массімо Моратті, щодо клонованих голосових дзвінків.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та Гарвардської медичної школи розробили неінвазивний підхід глибокого навчання для точного прогнозування ризику серцевої недостатності. Модель показала багатообіцяючі результати в клінічних випробуваннях, що дає надію на раннє втручання для запобігання госпіталізації.
Ілон Маск запропонував $97,4 млрд за активи OpenAI після сварки з генеральним директором Семом Альтманом. Компанія OpenAI, відома завдяки ChatGPT, стикається з ускладненнями в процесі переходу від некомерційної до комерційної діяльності.
Джей Бернард, поет, лауреат багатьох нагород, використовує штучний інтелект у проекті The Last X Years, щоб виявити маніпуляції з якісними даними в розмовах про Brexit, роблячи невидимі процеси видимими. Використовуючи TensorFlow від Google, проект пов'язує заголовки новин та інтерв'ю, проливаючи світло на маніпуляції з демократією в цифрову епоху.
Зростання ролі штучного інтелекту в юридичній сфері викликає занепокоєння, оскільки суди побоюються його використання при написанні юридичних документів і цитуванні судових справ. Використання адвокатом ChatGPT для написання резюме справи призвело до неіснуючих посилань, що підкреслює потенційні ризики використання ШІ в юридичній роботі.
Штучний інтелект загрожує творчості в письменницькій індустрії, Гільдія авторів планує створити знак довіри до книг, написаних людиною. Автор тестує ШІ на ефективність написання роману в сиквелі трилера «Задзеркалля».
Обробка звуку спирається на статистичні моделі, такі як модель гауссової суміші (GMM), для класифікації та імітації фонового шуму в різних середовищах, що допомагає в розробці DSP-рішень для придушення перешкод і покращення якості звуку. Розподіли GMM з різною ймовірністю точно представляють різні джерела шуму, що має вирішальне значення для практичних аудіосистем.
Модель R1 від DeepSeek отримала високу оцінку за продуктивність і вартість, спричинивши потенційні зміни в ландшафті LLM. Розуміння еталонних показників LLM є ключем до подолання хайпу та створення конкретних еталонних показників для конкретних сценаріїв використання.
Білки, створені за допомогою штучного інтелекту, нейтралізують смертельну зміїну отруту швидше, дешевше та ефективніше, ніж традиційні протиотрути. Цей прорив дає надію на доступне лікування, яке врятує мільйони життів і засобів до існування в сільських громадах по всьому світу.
LLM-додатки вимагають навмисного налаштування температури для контролю випадковості. Значення температури впливають на результати моделі, роблячи їх більш випадковими або цілеспрямованими. Функція Softmax перетворює необроблені результати в чистий розподіл ймовірностей для точних прогнозів.
AWS пропонує стартові набори, розгорнуті рішення, які вирішують поширені бізнес-проблеми, оптимізуючи витрати та заощаджуючи час. Amazon Q Business - це асистент на основі штучного інтелекту, який дає змогу працівникам бути більш креативними, ефективними та продуктивними.
Команди, що займаються наукою про дані, стикаються з проблемами при переході від моделей до виробництва, але багатоакаунтна платформа ML вирішує ці проблеми. Такі ролі, як провідний аналітик даних, аналітики даних, інженери ML та керівники, працюють разом, щоб оптимізувати життєвий цикл ML, забезпечуючи безпеку та ефективність.