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.
Фестиваль Photo Brussels досліджує вплив штучного інтелекту за допомогою 17 проектів у галереї Hangar, що демонструють потенціал та обмеження «пропедевтики». Серія Cherry Airlines пропонує інтригуючий та оптимістичний погляд на технологію штучного інтелекту в мистецтві.
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.
6-річний кейс Shopify розкриває тонкий баланс між фокусуванням на продукті та диверсифікацією для оптимального успіху в бізнесі. Дізнайтеся, як розуміння концентрації у вашому продуктовому портфелі впливає на прийняття важливих рішень, за допомогою практичних стратегій та інтерактивних візуалізацій.
Amazon Bedrock використовує генеративний ШІ для створення інтелектуальних рішень для ланцюгів поставок, знижуючи ризики та підвищуючи гнучкість. Його візуальний конструктор робочих процесів об'єднує джерела даних і сервіси AWS для створення комплексних рішень, забезпечуючи стійкість в умовах збоїв.
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.
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.
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%.
Секретний обмін забезпечує безпечний розподіл конфіденційних даних між сторонами. Алгоритм Шаміра дозволяє сторонам об'єднувати дані без розкриття індивідуальних значень.
SoftBank веде переговори про інвестування до $25 млрд в OpenAI, ставши найбільшим фінансовим спонсором стартапу, що стоїть за ChatGPT. За даними Financial Times, в результаті угоди кредитор може влити в компанію, що базується в Сан-Франциско, $15-25 млрд.
Китайська компанія DeepSeek кидає виклик американським технологічним гігантам, пропонуючи ШІ преміум-класу за нижчою ціною. Потенційний момент «Супутника» в гонці ШІ, що ставить питання про стратегію та інвестиції.
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.
Aetion використовує реальні дані, щоб виявити приховані інсайти за допомогою методів неконтрольованого навчання, перетворюючи дані на докази для охорони здоров'я. Інтелектуальний інтерпретатор підгруп Aetion використовує Amazon Bedrock та магістерські програми для генерування гіпотез та інсайтів для біофармацевтичних компаній, платників та регуляторних органів.
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.
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...