Reddit підписує угоду про навчання ШІ на $60 млн напередодні IPO, створюючи новий прецедент для технологічних компаній. OpenAI також веде переговори з великими видавництвами щодо навчання моделей ШІ.
Влада успішно ліквідувала синдикат вимагачів LockBit, захопивши інфраструктуру та розмістивши повідомлення про ліквідацію на сайтах, що ганьблять жертв. Слідчі отримали контроль над доступом до важливих систем, включаючи криптографічно хешовані паролі, продемонструвавши свою хакерську майстерність високого рівня.
Фундаментальні моделі Code Llama від Meta, доступні на Amazon SageMaker JumpStart, пропонують найсучасніші можливості великої мови для генерації коду та природної мови про код. Моделі доступні у трьох варіантах, з параметрами до 70B, призначені для підвищення продуктивності розробників на різних мовах програмування. SageMaker JumpStart надає доступ до низки базових моделей для швидкого розгорт...
Google перевершив сам себе, випустивши Gemini Ultra 1.0, а тепер і Gemini Pro 1.5, заявивши про кращу якість при менших обчисленнях. Gemini 1.5 може похвалитися найдовшим контекстним вікном серед усіх великомасштабних фундаментальних моделей, кидаючи виклик GPT-4 Turbo від OpenAI.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили захищену ідентифікаційну мітку з використанням терагерцових хвиль, пропонуючи мініатюрну, дешеву та безпечну автентифікацію для продуктів. Металеві частинки в клеї створюють унікальний візерунок відбитків пальців, а модель машинного навчання виявляє несанкціоноване втручання з точністю 99%.
Adobe Firefly на базі NVIDIA надає творцям генеративний ШІ. Інструмент Enhance Speech у Premiere Pro з підтримкою ШІ покращує якість діалогів. Естебан Торо використовує ШІ в додатках Adobe для створення емоційно зворушливої серії "Кінематографічні портрети", демонструючи потужність технології NVIDIA RTX.
Amazon SageMaker MME дозволяють динамічно розподіляти обчислювальні ресурси для моделей, заощаджуючи витрати та оптимізуючи ефективність. DJLServing дозволяє масштабувати кожну модель для MME, що не залежать від структури трафіку.
Матрична декомпозиція розбиває матриці на компоненти - QR, SVD та LQ. LQ - це спеціальний тип QR-розкладання, який використовується для розв'язування лінійних рівнянь, продемонстрований у програмі на Python.
У сучасному світі, що ґрунтується на даних, вміння робити причинно-наслідкові висновки має вирішальне значення, а Google Trends демонструє зростаючий інтерес до нього. Опануйте цю цінну навичку за допомогою посібника для самонавчання, який підходить для всіх рівнів і професій.
Amazon SageMaker Canvas дозволяє експертам у галузі створювати потужні аналітичні та ML-моделі без кодування. Це допомагає виявляти аномальні точки даних у промислових машинах, що має вирішальне значення для прогнозованого обслуговування та підвищення продуктивності.
Сучасні чат-боти забезпечують цілодобове обслуговування клієнтів у різних галузях, пропонуючи відповіді в режимі реального часу кількома мовами. Інтеграція з базами знань покращує персоналізовані, контекстні відповіді, використовуючи Retrieval Augmented Generation для підвищення релевантності та залучення користувачів.
OpenAI представляє Sora, революційну модель штучного інтелекту для перетворення тексту у відео, яка створює фотореалістичні HD-відео з письмових описів. Як повідомляється, вона перевершує всі існуючі моделі за точністю, послідовністю та викликає захоплення у технічних експертів.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту, Жіночої лікарні Брігама та Університету Дьюка розробляють інноваційну стратегію для виявлення транспортерів ліків у травному тракті, що дозволяє виявити потенційні взаємодії між препаратами. Дослідження в журналі Nature Biomedical Engineering підкреслює важливість розуміння механізмів транспортування ліків для покращення лікування пацієнт...
Основні положення статті: Категорії виявлення аномалій включають табличні дані, зображення та часові ряди. Для табличних даних зазвичай використовують кластеризацію за методом k-середніх та нейронний автокодер. Кодування "один-над-n-гарячим" пропонує унікальне рішення для категорійних даних при кластеризації за методом k-середніх, підвищуючи точність.
Автокодер прогнозує вхідні дані, позначаючи аномалії. Реалізований на C#, він виявив ліберального чоловіка з Небраски з доходом 53 000 доларів як найбільш аномального. Модель навчена за архітектурою 9-6-9, що дає уявлення про нейромережеві системи.