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

Розгадка таємниці RLHF

RLHF покращує навчання LLM шляхом включення людського зворотного зв'язку для покращення продуктивності моделі, зменшення упередженості та підвищення правдивості. Успіх OpenAI з InstructGPT і ChatGPT демонструє потенціал RLHF у точному налаштуванні попередньо навчених моделей для отримання кращих результатів.

ШІ приносить користь спільноті незрячих

Новий президент Королівського товариства сліпих дітей закликає вдосконалити розробку технологій штучного інтелекту для людей з вадами зору, наголошуючи на проблемах дискримінації. Том Пей наголошує на необхідності кращої доступності відеоігор та ШІ-агентів для незрячих дітей, щоб запобігти виключенню їх з технологічного прогресу.

Еволюція ШІ: від генеративного до агентного

Серія відеороликів NVIDIA AI Decoded демонструє, як графічні процесори та робочі станції GeForce RTX змінюють продуктивність і творчість завдяки чат-ботам і партнерським додаткам на основі ШІ, пропонуючи швидку та безпечну роботу локально, не покладаючись на хмарні сервіси. Останні досягнення демонструють, як ШІ змінює способи взаємодії людей в Інтернеті, ігри, навчання та творчість, завдяки б...

Вразливий інструмент пошуку в ChatGPT: Вразливі до обману

Тести Guardian показали, що пошуковий інструмент ChatGPT від OpenAI може повертати неправдиві/шкідливі результати з прихованим текстом, що викликає занепокоєння з приводу безпеки. Користувачів попередили про потенційні ризики, пов'язані з новим пошуковим продуктом на основі штучного інтелекту.

Підвищення точності генерації за допомогою GraphRAG

Lettria, партнер AWS, показує, як GraphRAG підвищує точність генеративного ШІ на 35% порівняно з векторними методами. Графіки покращують взаємозв'язки між даними, що призводить до більш точних і контекстно-точних відповідей на складні запити.

Збільшення інтервалів прогнозування за допомогою конформних прогнозів

Моделі машинного навчання можуть надавати інтервали прогнозування для врахування невизначеності результатів, допомагаючи приймати обґрунтовані рішення. Конформне прогнозування пропонує глибокі інтервали прогнозування зі слабкими теоретичними гарантіями, що підвищує точність прогнозів.

Папа-фальсифікатор: Ілюзія божественності

ШІ-зображення Папи Франциска, який обіймає Мадонну, стали вірусними, викликавши суперечки щодо використання технології deepfake у створенні ШІ-мистецтва. Дебати висвітлюють етичні проблеми, пов'язані з мимовільним залученням понтифіка до символічних цифрових творінь.

PydanticAI: революційна розробка агентних додатків

PydanticAI представляє підхід до розробки агентних додатків на основі оцінювання, що вирішує такі проблеми, як недетермінованість та обмеження LLM. Фреймворк дозволяє імітувати залежності, що дає змогу розробникам ефективно створювати додатки, керовані оцінюванням.

Розкриття можливостей багаторівневої розширеної класифікації (LEC)

Новий підхід LEC ефективно класифікує порушення безпеки контенту та оперативно реагує на ін'єкційні атаки, використовуючи приховані стани проміжних трансформаторних шарів. LEC перевершує спеціалізовані моделі та GPT-4o, пропонуючи легке та ефективне рішення для бізнесу для захисту від маніпуляцій з моделями.

Виявлення сліпих зон: Екологи викрили недоліки пошуку зображень дикої природи

Набори даних зображень природи мають величезний потенціал для екологів, але системи штучного інтелекту, які називаються моделями мови мультимодального зору, можуть підвищити ефективність пошуку зображень. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що великі ММЗ відмінно справляються з простими запитами, але не можуть впоратися з підказками експертного рівня, що вказує на п...

Освоїти регресію AdaBoost на C#

AdaBoost.R2 модифікує AdaBoost для регресії, створюючи послідовність дерев рішень для кращих прогнозів. Зважена медіана підвищує точність, підкреслюючи прогнози дерев з високим ступенем достовірності.

Массачусетський технологічний інститут вітає Фріду Поллі: запрошену дослідницю з інновацій

Фріда Поллі, новий запрошений інноваційний науковець Массачусетського технологічного інституту, перейшла від нейронауки до підприємництва, ставши співзасновницею успішної компанії pymetrics, що займається розробкою штучного інтелекту. Робота Поллі призвела до створення закону алгоритмічного упередження, а співпраця з Сендхілом Муллайнатаном - до об'єднання поведінкових наук та комп'ютерних нау...