Стенфордська система штучного інтелекту STORM використовує LLM-агентів для складних дослідницьких завдань, перевершуючи традиційні методи. Опитування показало, що 70% редакторів Вікіпедії вважають STORM корисним для досліджень перед написанням статей.
Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання універсальних роботів з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.
27-річний Х'ю Нельсон з Болтона засуджений до 18 років за використання штучного інтелекту для створення зображень насильства над дітьми з реальних дитячих фотографій. Це перше кримінальне переслідування такого роду у Великій Британії після розслідування, проведеного поліцією Великого Манчестера.
Анотація: Підхід GNN до прогнозування голосів і нот для гравіювання партитури вирішує проблему розділення нот на голоси і нотні знаки, що має вирішальне значення для створення зручних для читання нотних партитур. Система має на меті покращити читабельність транскрибованої музики, особливо складних фортепіанних творів, шляхом покращення розділення нот на ноти та голоси.
Дитяча акторка Кейлін Хейман сміливо протистояла чоловікові, який використовував штучний інтелект для створення матеріалів із сексуальним насильством над дітьми на основі її фотографій в Instagram. Зловмисник націлився на неї та близько 40 інших дітей-акторів, у тому числі використовуючи її обличчя в порнографічних зображеннях.
Син сера Майкла Паркінсона поділився планами щодо створення цифрової копії інтерв'ю з новими зірками, щоб піти слідами свого батька в історії шоу-бізнесу. Репліка поверне чарівність і вплив класичних інтерв'ю, що знову зробить революцію на сцені ток-шоу.
Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.
Міністри, які зіткнулися з негативною реакцією на ШІ, планують вилучати контент у видавців та митців. BBC серед противників навчання для технологічних компаній за замовчуванням.
Planview розробив помічника зі штучним інтелектом під назвою Planview Copilot, використовуючи Amazon Bedrock, який революціонізував взаємодію в управлінні проектами. Мультиагентна система дозволяє ефективно маршрутизувати завдання та персоналізувати досвід користувачів, підвищуючи продуктивність та швидкість прийняття рішень.
Том Мессі співпрацює з Microsoft, щоб представити «розумний» сад Avanade на виставці квітів у Челсі у 2025 році. Відвідувачі можуть взаємодіяти з садом, оснащеним штучним інтелектом і датчиками, щоб отримувати дані про рослини та поради щодо садівництва.
Amazon Bedrock Agents використовують великі мовні моделі для створення динамічних бізнес-процесів з ітеративними циклами зворотного зв'язку. Вони прискорюють розробку генеративних додатків зі штучним інтелектом, оптимізують робочі процеси та зменшують витрати.
AWS GenAIIC допомагає клієнтам з генеративним штучним інтелектом, зосереджуючись на генерації, доповненій пошуком (RAG), для чат-ботів. Архітектура RAG включає в себе пошук, доповнення та генерацію, з ключовим акцентом на оптимізацію ретрівера для ефективного поглинання документів.
У статті журналу Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструється бінарна класифікація за алгоритмом Winnow з використанням набору даних про результати голосування в Конгресі. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.
Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.