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

Ефективна регресія гауссового процесу на C#

Обернена матриця ітерацій Ньютона була успішно використана в регресії гауссівського процесу для підвищення ефективності, точності та робастності. Демонстрація продемонструвала високий рівень точності прогнозування цільових значень для синтетичних даних зі складною базовою структурою.

Освоєння розробки додатків Graph RAG

Графи знань та штучний інтелект об'єднуються в додатку Graph RAG, що покращує відповіді LLM за допомогою контекстних даних. Graph RAG набуває все більшої популярності, а Microsoft і Samsung роблять значні кроки в технології графів знань.

Покращення сегментації води за допомогою Paligemma

Paligemma VLM від Google поєднує в собі кодер технічного зору та мовну модель для таких завдань, як розпізнавання об'єктів. Paligemma може обробляти зображення з різною роздільною здатністю та ідентифікувати об'єкти без тонкого налаштування, але Google рекомендує тонке налаштування для специфічних завдань.

Проблема пояснення суперпозиції нейронних мереж

Нейронні мережі стикаються з проблемами суперпозиції, коли один нейрон представляє декілька ознак. Нелінійність та розрідженість ознак відіграють ключову роль у виникненні суперпозиції.

Вплив штучного інтелекту на прийняття рішень в Інтернеті

Штучний інтелект може маніпулювати рішеннями, оскільки компанії конкурують за прогнозування людської поведінки на ринку «економіки намірів». Дослідники Кембриджського університету показують, як інструменти штучного інтелекту прогнозують і продають людські наміри компаніям, що прагнуть отримати прибуток.

Революція штучного інтелекту: Нова електронна таблиця

Великі мовні моделі трансформували корпорації, а «агенти» зі штучним інтелектом вийдуть на перший план у 2025 році. Ці інтелектуальні системи, керовані магістрами права, здатні розуміти цілі та здійснювати осмислені дії, як людина, пропонуючи допомогу у виконанні повсякденних завдань.

Сім'я вимагає від ФБР розслідувати смерть викривача OpenAI

Пурніма Рамарао ставить під сумнів спроможність поліції Сан-Франциско проводити розслідування після загадкової смерті свого сина Сучіра Баладжі. Друзі збираються на віче в Мілпітас, штат Каліфорнія, щоб вшанувати колишнього дослідника і викривача OpenAI.

Дослідження скінченних нормальних сумішей у регресії

Лінійна регресія може обробляти нелінійні дані, використовуючи скінченні нормальні суміші. Цей підхід забезпечує гнучкість та інтерпретованість, що робить його потужним інструментом машинного навчання. Моделювання моделі суміші для регресії з вибіркою MCMC показує, як відновлювати компоненти за допомогою байєсівського висновку.

Перехід OpenAI на комерційну основу: Стратегічний зсув

OpenAI планує створити суспільно корисну корпорацію для управління своїм зростаючим бізнесом, щоб послабити обмеження, накладені її неприбутковою материнською компанією. Компанія, відома завдяки ChatGPT, шукає більше капіталу, ніж очікувалося, що викликало чутки про перехід до комерційної моделі.

Імміграційна битва: Прихильники Трампа розділилися в сутичці Мага проти Маска

Ілон Маск зіткнувся з прихильниками Трампа через вибір радника зі штучного інтелекту Шрірама Крішнана, що викликало імміграційні дебати на базі Maga. Маск і Вівек Рамасвамі протистоять Лорі Лумер і Метту Гаетцу в запеклій ворожнечі.

Апокаліпсис штучного інтелекту: Ближче, ніж ми думаємо

Джеффрі Хінтон попереджає про 10-20% ймовірність того, що штучний інтелект може призвести до вимирання людства через 30 років через швидкий технологічний прогрес. Нобелівський лауреат висловлює занепокоєння прискореними темпами змін у сфері штучного інтелекту.

Як досягти успіху за допомогою невеликих мовних моделей

Малі мовні моделі (МММ) набувають все більшої популярності як економічно ефективна альтернатива великим моделям. Вони пропонують підвищену точність, знижену вартість і більший контроль над даними, що робить їх привабливим варіантом для компаній, які прагнуть оптимізувати продуктивність.

Розкриваємо секрети навчання нейронних мереж

Розуміння функцій втрат має вирішальне значення для навчання нейронних мереж. Перехресна ентропія допомагає кількісно оцінити відмінності в розподілі ймовірностей, що допомагає у виборі моделі.

Революція в інвестиціях: Рішення для штучного інтелекту

Аналітики Deutsche Bank підкреслюють потенційний вплив штучного інтелекту на продуктивність праці в найближчі 25 років. Державний борг США стрімко зріс з 1999 року, і, за прогнозами, до 2050 року співвідношення боргу до ВВП становитиме 160%.