Weights & Biases створили Weave - набір інструментів для розробки додатків ШІ, таких як GPT-4. Weave спрощує відстеження, експерименти та оцінку моделей ШІ для виробництва.
Уряд Великої Британії стикається з тиском технологічних гігантів, які вимагають послабити закони про авторське право на аналіз даних за допомогою штучного інтелекту. США та Китай лідирують у технологічній гонці, але Великобританія має шанс скласти їм конкуренцію.
"Генерація з розширеним пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG) покращує мовні моделі за допомогою пошуку зовнішньої інформації. Удосконалені методи підвищують точність та ефективність порівняно зі стандартним RAG".
Режисер Бібан Кідрон критикує «ганебну» політику уряду щодо авторських прав компаній, що займаються розробкою штучного інтелекту, ставлячи під сумнів роль «царя ШІ» Метта Кліффорда. Міністрів звинувачують у тому, що вони прислухаються лише до тих, хто отримує вигоду від суперечливих пропозицій.
Автор експериментував з нейронними мережами PyTorch та C#, щоб створити успішну систему квантильної регресії, пояснюючи концепцію та виклики. Нейромережева квантильна регресія пропонує потужну альтернативу класичним методам, дозволяючи точно калібрувати прогнози.
Data scientists стикаються з проблемами в ефективній передачі інформації про 3D-дані. Рішення передбачає автоматизацію створення GIF та MP4 з хмари точок за допомогою Python.
Понад 2 000 діячів культури застерігають від загрози ШІ для британського мистецтва та творчості через запропоновані зміни в авторському праві. Такі відомі діячі, як Марк Хеддон та Майкл Розен, закликають уряд Великої Британії захистити правові гарантії доходів митців.
Технологічні компанії, які домагаються змін у законодавстві про авторське право, стикаються з негативною реакцією щодо вільного доступу до інтелектуальної власності. Американські технологічні компанії сьогодні володіють значною політичною силою, формуючи національні інтереси і потенційно впливаючи на зовнішньополітичні рішення.
Сер Елтон Джон закликає уряд захистити творчі таланти від ШІ, переосмисливши пропозиції щодо послаблення правил авторського права. Зростає занепокоєння щодо планів, які дозволяють технологічним компаніям використовувати онлайн-матеріали без дозволу.
Генеративний ШІ трансформує автоматизацію підприємств, а FM-системи Amazon Bedrock вирішують складні завдання з обробки документів. Моделі Claude 3 Haiku і Sonnet (v2) від Anthropic чудово справляються з міркуваннями і візуальною обробкою, оптимізуючи ефективність робочого процесу і точність даних.
Тонке налаштування великих мовних моделей (LLM) дозволяє кастомізувати їх під специфічні завдання та людські вподобання. Безперервне самонавчання фреймворку для точного налаштування спрощує процес підвищення продуктивності та адаптивності.
AWS та DXC Technology співпрацюють над розробкою прототипу V2V-перекладу для багатомовної підтримки клієнтів. Рішення дозволяє здійснювати переклад у режимі реального часу, максимально використовуючи технічні таланти, операційну гнучкість і скорочуючи витрати для глобального бізнесу.
Rocket Companies спрощує процес купівлі житла за допомогою штучного інтелекту, пропонуючи безперешкодний пошук, фінансування та обслуговування житла. Rocket модернізувала рішення для науки про дані на AWS, зменшивши кількість інцидентів на 99% та уможлививши 10 мільйонів щоденних рішень зі штучного інтелекту.
Просторово-розв'язана транскриптоміка (SRT) трансформує геноміку шляхом картування експресії генів у точних ділянках тканин. Нещодавній огляд Гуанао Яна (Guanao Yan), опублікований у журналі Nature Communications, класифікує просторово змінні гени (SVG) на три категорії, що допомагає зрозуміти організацію тканин і клітинну взаємодію.
Синтетичні дані мають вирішальне значення, коли ми наближаємося до штучного загального інтелекту. Він може вирішити проблему дефіциту даних та покращити продуктивність моделей.