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

Помилка еволюційної оптимізації в регресії опорних векторів

Регресія з використанням опорних векторів (SVR) та машина опорних векторів (SVM) були популярними в 1990-х роках, але мають певні обмеження. Проблеми складності та масштабованості SVR вирішуються за допомогою трюку з ядром, в якому найчастіше використовується радіальна базисна функція. Навчання SVR-моделей вимагає спеціалізованих алгоритмів, таких як послідовна мінімальна оптимізація (SMO), а ...

Побудова механізму уваги з нуля

Механізм уваги, що має вирішальне значення для машинного перекладу, допомагає ШНМ долати труднощі, що призвело до появи трансформерів. Самоувага в трансформерах включає вектори ключів, значень і запитів, щоб зосередитися на важливих елементах послідовності.

OpenAI уклала рекордну угоду з SoftBank

OpenAI співпрацює з SoftBank для створення «штучного суперінтелекту», який перевершить людські можливості, залучивши $40 млрд у найбільшому в історії раунді фінансування стартапів. Співпраця спрямована на просування досліджень ШІ в напрямку AGI, підкреслюючи необхідність значних обчислювальних потужностей.

Переосмислення себе: Рік зростання та повернення на роботу

Емі розмірковує про свій шлях від безробіття до пошуку нових ідентичностей. Перейшовши від науки про дані до інженерії машинного навчання, вона ділиться цінними уроками та ідеями щодо адаптації до мінливих вимог ринку праці.

Розширюйте можливості ваших систем за допомогою CrewAI та Amazon Bedrock

Ландшафт корпоративного штучного інтелекту стрімко розвивається, і Deloitte прогнозує сплеск розгортання AI-агентів до 2027 року. Фреймворк CrewAI у поєднанні з Amazon Bedrock дозволяє створювати складні мультиагентні системи, що революціонізують бізнес-операції.

Знайомство молодих умів зі штучним інтелектом

Батьки та вчителі готують дітей до майбутнього за допомогою генеративного штучного інтелекту, незважаючи на вікові обмеження таких інструментів, як ChatGPT та Gemini від Google. Читачі Guardian діляться своїми стратегіями та причинами впровадження ШІ-освіти для наймолодших учнів.

Штучний інтелект: нова загроза для фотомоделей

H&M представляє ШІ-двійників моделей для маркетингу, що викликає дискусії про експлуатацію в індустрії моди. Головний креативний директор гарантує, що людиноцентричний підхід залишається незмінним, незважаючи на інтеграцію ШІ.

Відкрите навчання MIT: Подорож, що змінює життя

Сербська студентка коледжу Ана Трішовіч завдячує MIT OpenCourseWare за трансформацію своєї кар'єри, яка привела її до посади наукового співробітника в лабораторії FutureTech в Массачусетському технологічному інституті. Шлях Трішовіч від вивчення аналізу даних за допомогою Python до дослідження демократизації штучного інтелекту демонструє вплив відкритих навчальних ресурсів на її міждисциплінар...

Технологічні стартапи переосмислюють оборону

Такі компанії з капіталом $1 млрд, як Skydio, що фінансуються венчурним капіталом, трансформують війну за допомогою безпілотників на базі штучного інтелекту. Ця футуристична зброя може кинути виклик традиційним військовим виробникам на полі бою.

Зміна понять у математиці

Адам Кухарський, відомий епідеміолог, заглиблюється у важливість доказів в епоху штучного інтелекту та соціальних мереж. У своїй новій книзі він досліджує, як еволюціонує наше розуміння «доказів» у світі, де інформація та довіра мають першорядне значення.

Ціна штучного інтелекту: жертвуючи творчістю та дослідженнями

Автоматизація зробила рутинні завдання менш нудними, але якою ціною? Джон Грей з позицій еконігілізму ставить під сумнів переваги технологій, навіть називаючи стоматологію під анестезією «незмішаним благословенням».

Освоєння регресії ядра Надарая-Ватсона на C#

У блозі обговорюється ядерна регресія Надарайї-Вотсона з використанням ядра радіальної базисної функції, підкреслюється важливість нормалізації значень предикторів. Ключове рівняння ядерної регресії NW включає в себе середньозважене значення цільових значень y на основі значень ядерної функції RBF.

Освоєння гібридних архітектур

Нова модель ШІ поєднує нейронні мережі, трансформери та морфологічні екстрактори ознак для підвищення точності візуального розпізнавання до 87,89%. CNNs фіксують деталі, морфологічний модуль виділяє критичні ознаки, а багатоголова увага моделює глобальні взаємозв'язки.