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

Розблокування ефективності роботів: Мультимодальні моделі ШІ революціонізують комплексне планування

Лабораторія неймовірного штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту розробила мультимодальний фреймворк під назвою HiP, який використовує три різні базові моделі, щоб допомогти роботам створювати детальні плани для виконання складних завдань. На відміну від інших моделей, HiP не потребує доступу до даних парного зору, мови та дій, що робить її більш економічно ефективною та п...

Відкриваємо "чорну скриньку": ШІ в охороні здоров'я та схвалення FDA

У Клініці машинного навчання в охороні здоров'я ім. Абдула Латіфа Джаміля при Массачусетському технологічному інституті обговорили, чи потрібно повністю пояснювати "чорний ящик" процесу прийняття рішень щодо моделей ШІ для схвалення FDA. На заході також наголошувалося на необхідності освіти, доступності даних і співпраці між регуляторними органами та медичними працівниками у регулюванні ШІ в о...

Розкриття потенціалу GPT-1: глибоке занурення в першу версію революційної мовної моделі

У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.

Виявлення впливу контекстних вікон на моделі трансформаторів

У статті обговорюється важливість розуміння контекстних вікон у навчанні та використанні трансформерів, особливо з появою власних LLM і методів, таких як RAG. Досліджується, як різні фактори впливають на максимальну довжину контексту, яку може обробити трансформантна модель, і ставиться питання, чи завжди більше - це краще.

Розкриття потенціалу LLM-додатків: Уроки та стратегії успіху

Розробка LLM-додатків може бути як захоплюючою, так і складною справою, адже потрібно враховувати безпеку, продуктивність і вартість. Починаючи з додатків з низьким рівнем ризику і приймаючи політику "Спочатку дешевий LLM", ви можете зменшити ризики і скоротити обсяг роботи, необхідний для запуску.

Захист генеративного ШІ: архітектура глибокого захисту для додатків LLM

Програми генеративного штучного інтелекту, що використовують великі мовні моделі (LLM), мають економічну цінність, але управління безпекою, конфіденційністю та дотриманням нормативних вимог має вирішальне значення. Ця стаття містить рекомендації щодо усунення вразливостей, впровадження найкращих практик безпеки та побудови стратегій управління ризиками для додатків генеративного ШІ.

Створіть власного АІ-помічника за допомогою OpenAI GPT: Покрокова інструкція

OpenAI випустила простий у використанні веб-інструмент для створення власних ШІ-помічників без кодування, який вимагає лише облікового запису Google або Microsoft і підписки OpenAI Plus на 20 доларів на місяць. Користувачі можуть персоналізувати ім'я, зображення, тон і стиль взаємодії свого ШІ-помічника, а також розширити його знання, завантаживши певні документи.

Розкриття потенціалу рецептів даних за допомогою LLM

У цій статті досліджуються обмеження використання великих мовних моделей (ВММ) для аналізу діалогових даних і пропонується методологія "рецептів даних" як альтернатива. Методологія дозволяє створювати бібліотеку рецептів даних для багаторазового використання, покращуючи час відгуку і забезпечуючи внесок спільноти.

OpenAI представила потенційне рішення проблеми "лінощів" ШІ в моделі ChatGPT-4

OpenAI представила оновлення моделей штучного інтелекту ChatGPT, вирішивши проблему "лінощів" у GPT-4 Turbo і запустивши нову модель GPT-3.5 Turbo за нижчою ціною. Користувачі повідомляли про зниження глибини виконання завдань у ChatGPT-4, що спонукало OpenAI відреагувати на це.

GeForce NOW випускає приголомшливі комп'ютерні ігри на пристроях Android

GeForce NOW піднімає рівень комп'ютерних ігор на мобільних пристроях завдяки підтримці високої роздільної здатності на Android, пропонуючи захоплюючий ігровий процес на ходу. Нові ігри, додані до бібліотеки, включають Stargate: Хранителі часу, Enshrouded та Metal: Hellsinger.

Розкладання сингулярних значень (SVD) стало простим: Рефакторинг алгоритму Якобі в Python

У статті обговорюється алгоритм розкладання сингулярних значень (SVD) та авторський процес рефакторингу алгоритму Якобі з Наукової бібліотеки GNU на Python/NumPy. Автор перевіряє свою функцію SVD з нуля за допомогою функції np.linalg.svd() і підкреслює корисність SVD в класичній статистиці та машинному навчанні.

Оволодіння монокулярною оцінкою глибини: Техніка та оцінка

У цій статті досліджується монокулярна оцінка глибини (MDE) та її важливість для додатків комп'ютерного зору. Вона містить покрокову інструкцію із завантаження та візуалізації даних карти глибини, запуску виведення за допомогою Marigold і DPT, а також оцінювання прогнозів глибини за допомогою набору даних SUN RGB-D.

Революція штучного інтелекту: Ескалація кібератак і нагальна потреба в захисті

Провідне розвідувальне агентство Великобританії попереджає, що з впровадженням штучного інтелекту зросте зловмисна кіберактивність, причому найбільшу загрозу становитимуть програми-вимагачі. ШІ знизить бар'єри для входу, дозволяючи як новачкам, так і досвідченим зловмисникам використовувати вразливості та ефективніше обходити засоби захисту.

Google's Lumiere: Створення чарівних тварин у нереальних ситуаціях

Компанія Google анонсувала Lumiere - передовий відеогенератор ШІ-тексту, здатний створювати реалістичні відео з милими тваринами в різних сценаріях. Унікальна архітектура Lumiere дозволяє йому генерувати всю часову тривалість відео одночасно, досягаючи глобальної часової узгодженості.

Розкриваючи можливості штучного інтелекту: Подорож науковця з даних до створення високопродуктивного веб-додатку

Ентузіаст науки про дані створює успішний веб-додаток зі штучним інтелектом, який обслуговує тисячі користувачів, ділячись технічними порадами та уроками, отриманими на цьому шляху, включаючи використання Next.js, FastAPI та AWS Lambda для розгортання, а також Firebase + Stripe для автентифікації користувачів та платежів.