Дерева рішень можуть бути більш точними та інтерпретованими за допомогою нової техніки, що підвищує їхню ефективність. Дослідження інтерпретованого ШІ зосереджені на тому, щоб зробити дерева рішень більш ефективними і точними при менших розмірах.
Google DeepMind представив робота-гравця в настільний теніс зі штучним інтелектом, який демонструє потенціал машин у виконанні складних фізичних завдань. Система під назвою "AlphaPong" виграє 45% матчів у людей, що є важливою віхою в навчанні та управлінні роботами.
Штучний інтелект викликає паніку, але реальна загроза піддається хайпу. ChatGPT від OpenAI наближає ШІ до інтелекту, відкриваючи шлях до трансформаційних суспільних змін.
Polars кидає виклик пандам в обробці даних на Python з чудовою продуктивністю, використовуючи Rust для паралельної обробки. Потенційно Polars може перевершити панди у 25 разів, але потребує більше vCPU для досягнення оптимальної швидкості.
Інтеграція пакетної нормалізації в архітектуру ViT скорочує час навчання та виведення більш ніж на 60%, зберігаючи або покращуючи точність. Модифікація передбачає заміну нормалізації шарів на пакетну нормалізацію в архітектурі трансформатора, що використовує лише кодер.
Ключові фігури в OpenAI, включаючи президента Грега Брокмана, беруть відпустки або переходять в конкуруючу Anthropic, що ставить під сумнів прогрес компанії на шляху до ШІ. Ці рішення викликають припущення про близькість прориву в області ШІ, оскільки високопоставлені співробітники залишають компанію, що займається розробкою ChatGPT.
Інвестори стикаються з наслідками, коли бульбашка АІ лускає, мільярди втрачаються на падінні фондового ринку технологій. Чат-бот ChatGPT від OpenAI досягнув 100 мільйонів користувачів за два місяці, що спричинило бум і статус єдинорога для 200+ стартапів у сфері ШІ.
Понад 200 000 розмов чат-ботів демонструють дивовижне використання: "пікантні рольові ігри". Увагу привертають брудні розмови ШІ, представлені у 2022 році.
Анотація: Навчання з підкріпленням досліджує адаптацію до різних середовищ за допомогою алгоритмів часової різниці. Однокрокові методи TD і MC мають спільні риси, що призводить до узагальнення n-крокового бутстрапінгу.
Чат-боти та віртуальні асистенти зі штучним інтелектом використовують великі мовні моделі (LLM) з компонентами пам'яті для покращення взаємодії з клієнтами та оптимізації бізнес-процесів. Методи розширеного пошуку (RAG) та переранжування покращують відповіді чат-ботів, залучаючи зовнішні знання для більш релевантної та обізнаної взаємодії.
Розшифровка посадових ролей у сфері ВК є ключем до успіху співбесіди. Розуміння спектру ролей може вдосконалити стратегію та підвищити впевненість у собі.
Інженери зі штучного інтелекту та науковці з прикладних даних адаптуються до мінливого ландшафту швидкого інжинірингу та розвитку штучного інтелекту, керованого дією. Впровадження RAG та моделей з відкритим вихідним кодом, таких як Semantic Kernel, змінюють ролі, вимагаючи нових навичок для оптимальної роботи.
Старшокласниця Селін Алара Орнек використовує NVIDIA Jetson for edge AI для створення роботів-поводирів для людей з вадами зору, щоб запобігти булінгу та допомогти моніторингу здоров'я за допомогою сповіщень у реальному часі. Орнек, розробник робототехніки-самоучка зі Стамбула, отримала світове визнання за свої інноваційні проекти і планує розгортати IC4U в розумних містах, використовуючи плат...
Лінгвістка Емілі Бендер і комп'ютерний науковець Тімніт Гебру критикують мовні моделі як "стохастичних папуг", яким бракує справжнього розуміння. Авторегресивні моделі, такі як GPT-4, борються з базовим узагальненням, демонструючи "прокляття реверсії" у відповідях на прості запитання.
Невід'ємна матрична факторизація (НМФ) знаходить матриці W і H для апроксимації вихідної матриці V. Результати показують, що НМФ є специфічною для конкретних сценаріїв, а не загальною методикою.