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

3 кроки до створення власного відео GenAI

GenAI дозволяє легко інтегрувати об'єкти реального світу в 4D-сцени, згенеровані штучним інтелектом, для створення відео. Прогрес у галузі генеративного ШІ стрімко розвивається, особливо в текстових завданнях, тоді як створення відео все ще перебуває на ранніх стадіях, але щомісяця вдосконалюється.

Підвищення ефективності перекладу за допомогою мовних моделей AWS

Великі мовні моделі (LLM) чудово справляються з машинним перекладом, враховуючи контекст і культурні нюанси краще, ніж нейронні моделі на кшталт Amazon Translate. LLM пропонують потенційну економію коштів і прискорене виконання проектів, але також стикаються з такими проблемами, як нестабільна якість і ризик галюцинацій.

Британський стартап піонер ШІ для військових дронів

Факультет ШІ, відомий своєю співпрацею з NHS та урядом Великобританії, також бере участь у розробці ШІ для військових дронів. Консалтингова компанія має досвід розгортання моделей ШІ на БПЛА, що викликає занепокоєння щодо його подвійної ролі в цивільному та оборонному секторах.

ШІ підвищує рівень виявлення раку молочної залози

Штучний інтелект підвищує рівень виявлення раку молочної залози, не збільшуючи при цьому кількість помилкових спрацьовувань у реальних умовах, вважають дослідники. Дослідження показують, що ШІ може допомогти у виявленні раку під час різних медичних сканувань.

Прискорення гуманоїдних роботів за допомогою NVIDIA Isaac GR00T Blueprint

NVIDIA Isaac GR00T Blueprint прискорює розробку людиноподібних роботів завдяки синтетичним даним про рух. Платформа Cosmos скорочує розрив між симуляцією та реальністю для інновацій у сфері фізичного ШІ.

Революція у створенні контенту та потокового передавання завдяки NVIDIA Media2 AI

NVIDIA Media2 використовує ШІ для трансформації створення та доставки контенту в медіаіндустрії, залишаючись на передовій завдяки таким технологіям, як NVIDIA Holoscan та архітектура Blackwell. NVIDIA AI Enterprise пропонує ряд мікросервісів для розширення можливостей ШІ в робочих процесах медіакомпаній.

Віртуальні працівники зі штучним інтелектом на горизонті

За словами генерального директора OpenAI Сема Альтмана (Sam Altman), АІ-агенти можуть трансформувати бізнес-процеси, оскільки віртуальні працівники приєднаються до трудового колективу. Перші АІ-агенти можуть почати працювати в організаціях вже цього року, приносячи прибуток на значні інвестиції в технологію.

ШІ революціонізує футбольний скаутинг

Система штучного інтелекту може запропонувати ідеальних молодих гравців з конкретними якостями, які бажають бачити футбольні менеджери, що потенційно підвищить результативність команди. Технологи стверджують, що менеджери можуть бажати гравців з такими рисами, як агресивність Ерлінга Халанда або врівноваженість Джуда Беллінгема, що робить цю систему спортивною лампою Аладдіна.

Освоєння розгортання моделі: Подорож науковця з повним стеком даних

Ролі аналітиків даних розширюються і включають в себе не лише розробку моделей, але й навички їхнього розгортання. Дізнайтеся, як розгортати ML-моделі за допомогою FastAPI та Docker для промислових API.

Несподіваний недогляд піонера штучного інтелекту

Джеффрі Хінтон, «хрещений батько» штучного інтелекту, висвітлює боротьбу розумних істот з менш розумними. Розвиток ШІ вимагає реалістичного розуміння того, що ми не можемо контролювати як розумні, так і нерозумні сили, як це видно з поточних подій, таких як пандемія коронавірусу.

АІ-профілі Meta зустрічають свій кінець

Персонажі штучного інтелекту Meta, зокрема «горда чорношкіра квір-мама», викликали вірусне обговорення перед тим, як їх видалили. Незважаючи на попередні видалення, компанія планує представити більше профілів персонажів зі штучним інтелектом.

Виявлення винятків за допомогою глибинного навчання

Глибоке навчання відмінно справляється з виявленням викидів для зображень, відео та аудіо даних, але має проблеми з табличними даними. Традиційні методи все ще переважають у виявленні відхилень у табличних даних, проте глибоке навчання дає надію на подальший прогрес.

Оптимізація оцінки моделі за допомогою вибору ознак

Новий інструмент моделювання поєднує відбір ознак з регресією для подолання обмежень та забезпечення узгодженої оцінки параметрів. Такі методи, як регресія Лассо та байєсівський відбір змінних, спрямовані на оптимізацію продуктивності моделі шляхом відбору релевантних змінних та точної оцінки коефіцієнтів.