Адвоката звинувачують у використанні ChatGPT у судових справах, створюючи фальшиві посилання на справи. Міністр імміграції закликав вжити заходів для запобігання такій поведінці.
Сем Альтман з OpenAI зіткнувся зі звинуваченнями у несанкціонованому використанні моделей чат-ботів китайським хедж-фондом, що спричинило хаос на ринку. OpenAI відреагувала на це заявою, в якій пообіцяла рішуче захищати свою технологію.
Сімейство моделей DeepSeek-R1 пропонує потужні моделі міркувань для ентузіастів ШІ, що працюють на графічних процесорах NVIDIA GeForce RTX 50 серії з продуктивністю до 3,352 трильйонів операцій в секунду. Ці моделі можуть вирішувати складні завдання, такі як математика, код і вирішення проблем, покращуючи користувацький досвід на ПК і розблоковуючи робочі процеси агентів.
Нове дослідження Tesla розкриває потенціал технології безпілотного водіння, демонструючи вражаючі результати безпеки та ефективності. Автономна система досягла значного скорочення аварійності порівняно з водіями-людьми.
Елтон Джон, Пол Маккартні та митці вимагають захисту від штучного інтелекту. Технологічні гіганти експлуатують правила штучного інтелекту, провокуючи законодавчі дебати.
Фундаментальні моделі (ФМ) перевершують контрольоване навчання в задачах класифікації текстів завдяки таким перевагам, як швидка розробка та розширюваність за допомогою Amazon Bedrock. Travelers і GenAIIC співпрацювали, щоб створити класифікатор на основі ФМ для автоматизації електронних листів із запитами на обслуговування, заощадивши тисячі годин з точністю до 91%.
Хіміки з Массачусетського технологічного інституту використовують генеративний ШІ для прогнозування тривимірних структур геному, революціонізуючи швидкість аналізу та дослідження експресії генів у клітинах. Їх модель, ChromoGen, може швидко аналізувати послідовності ДНК для визначення структур хроматину в окремих клітинах, відкриваючи нові можливості для досліджень.
Цифрова патологія трансформує діагностику раку за допомогою обчислювальної патології на основі ШІ. Французький стартап Bioptimus випустив H-optimus-0, найбільший у світі FM для патології, встановивши новий стандарт у медичній діагностиці.
Проекти зі створення штучного інтелекту відрізняються від традиційної розробки програмного забезпечення своїм ітеративним підходом, в якому акцент робиться на відкритті та адаптації. Життєвий цикл розробки ШІ включає визначення проблеми, підготовку даних, розробку моделі, оцінку, розгортання та моніторинг.
Новий чат-бот китайської AI-компанії DeepSeek конкурує з ChatGPT від OpenAI за продуктивністю та ефективністю, що викликало ажіотаж на американських фондових біржах. The Guardian досліджує прорив DeepSeek, розглядаючи питання безпеки, цензури та впливу на американську індустрію штучного інтелекту.
OpenAI відповідає дешевшому китайському конкуренту безкоштовною моделлю штучного інтелекту o3-mini для користувачів ChatGPT, після несподіваного успіху DeepSeek. Користувачі можуть отримати доступ до нової моделі ШІ безкоштовно, але з обмеженнями у використанні, що є відповіддю на зростаючу конкуренцію.
ШІ, орієнтований на дані, може створювати ефективні моделі; використовуючи лише 10% даних, в експериментах MNIST було досягнуто понад 98% точності. Відсікання за допомогою стратегії відбору «найвіддаленіших від центроїда» підвищило точність моделі за рахунок відбору унікальних, різноманітних прикладів.
Бандитський алгоритм vs A/B тест: Коли A/B-тести зазнають невдачі через безліч варіантів або одноразові кампанії, бандитські алгоритми пропонують більш ефективне рішення, фокусуючи бюджет на найефективнішому варіанті реклами в режимі реального часу. Бандитські алгоритми максимізують винагороду, показуючи варіант оголошення з найвищим KPI, що робить їх ідеальними для кампаній з численними зверн...
Нові графічні процесори GeForce RTX 5090 і 5080 з архітектурою Blackwell забезпечують створення контенту зі штучним інтелектом. Моделі FLUX потребують менше VRAM і генерують зображення швидше.
У статті обговорюється регресія з градієнтним прискоренням за допомогою C# у журналі Microsoft Visual Studio Magazine, представлено демонстрацію простої версії у порівнянні з XGBoost, LightGBM та CatBoost. Демонстрація демонструє покроковий процес прогнозування значень за допомогою регресії з градієнтним прискоренням.