Signify прогнозує сплеск фейкових расистських зображень через програмне забезпечення X's AI. Експерти попереджають про ескалацію проблеми расизму в інтернеті.
Зона зростання ШІ лейбористів біля водосховища Абінгдон викликає занепокоєння щодо тиску водопостачання. Кейр Стармер планує збільшити потужність ШІ з меншою кількістю обмежень на будівництво дата-центрів.
Інструменти штучного інтелекту, такі як Google NotebookLM, розвиваються, щоб надавати резюме, відповідати на запитання та створювати подкасти з різних типів контенту. Очікуйте, що більш просунуті функції будуть інтегровані в повсякденне програмне забезпечення в міру того, як ШІ продовжує розвиватися.
Зростаюча доступність екстремістського контенту на менш модерованих платформах становить загрозу національній безпеці, оскільки експерти попереджають про цифрову радикалізацію. Занепокоєння викликає доступність таких матеріалів, як посібники з організації вбивств і файли 3D-друкованих моделей зброї на таких платформах, як ChatGPT.
Згідно зі звітами Verizon і Salesforce, малі підприємства стрімко впроваджують штучний інтелект. Заяви про широке використання ШІ в малому бізнесі, швидше за все, перебільшені.
Практично паркінсонівський подкаст використовує ШІ для інтерв'ю зі знаменитостями, викликаючи суперечки та цікавість. Складні операції гарантують, що АІ-модель бездоганно імітує покійного Майкла Паркінсона.
Міністр технологій Пітер Кайл прагне позиціонувати Британію як лідера в галузі штучного інтелекту, балансуючи між економічним зростанням і проблемами безпеки в Інтернеті. Переконати гігантів Кремнієвої долини підтримати ШІ-революцію на тлі політичної напруженості - складне завдання для лейбористського уряду.
Регуляризація просторів високої розмірності з різними коефіцієнтами для кожної змінної за допомогою наближеної байєсівської оптимізації Лапласа в логістичній регресії. Порівняння з сітковим пошуком для оптимального вибору коефіцієнта регуляризації у випадку бінарної класифікації.
Регресія з градієнтним підсиленням (GBR) використовує дерева рішень для прогнозування значень. Демонстрація на Python демонструє точність GBR у прогнозуванні синтетичних даних, порівнюючи результати з бібліотекою scikit. XGBoost та LightGBM - популярні бібліотеки GBR для ентузіастів машинного навчання.
Автори, зокрема Сара Сільверман, звинувачують генерального директора Meta Марка Цукерберга у тому, що він схвалив використання бази даних піратських книг для навчання штучного інтелекту. Внутрішні комунікації свідчать про схвалення, незважаючи на попередження всередині компанії.
Аналітика даних може допомогти компаніям створювати стійкі стратегії, узгоджуючи різноманітні цілі між відділами. Приклад ілюструє, як аналітичні моделі підтримують «зелені» ініціативи в розробці економічно ефективних, екологічно чистих мереж ланцюгів постачання.
Оцінка моделі виходить за рамки точності завдяки калібруванню моделі. Дізнайтеся, як оцінити надійність прогнозів і довіряти оцінкам ймовірності. Калібрування гарантує, що моделі відображають справжню ймовірність правильних прогнозів, що має вирішальне значення для реальних застосувань.
Deep Instinct пропонує DSX, передове рішення для кібербезпеки, що використовує глибоке навчання та генеративний ШІ для захисту від шкідливого програмного забезпечення та програм-вимагачів у режимі реального часу. Їхній інструмент DIANNA, що працює на базі Amazon Bedrock, розширює можливості SOC-команд, забезпечуючи швидкий аналіз відомих і невідомих загроз, вирішуючи ключові проблеми в мінливо...
Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».
ШІ-профілям Meta бракує самосвідомості, що викликає етичні занепокоєння. Білль про права ШІ Білого дому вимагає прозорості у взаємодії зі штучним інтелектом.