Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Розблокування інсайтів даних: Використання Text2SQL та генеративного штучного інтелекту

Генеративний ШІ розкрив потенціал ШІ, включаючи генерацію тексту і коду. Одним з напрямків розвитку є використання NLP для створення SQL-запитів, що робить аналіз даних більш доступним для нетехнічних користувачів.

Катастрофа мобільного оператора №2 в Іспанії: Сила слабкого пароля

Другий за величиною мобільний оператор Іспанії Orange España зазнав значних перебоїв у роботі через порушення безпеки, коли невідома особа отримала слабкий пароль і отримала доступ до облікового запису, що керує інтернет-трафіком компанії. Порушення сталося, коли зловмисник увійшов до облікового запису RIPE NCC компанії Orange, використовуючи пароль "ripeadmin".

Microsoft's Orca-2 LLM: Революційні мовні моделі з синтетичними даними

LLM Orca-2 від Microsoft є значною розробкою, яка демонструє можливість створення ефективних, невеликих, тонко налаштованих мовних моделей. Використання синтетичних навчальних даних, згенерованих іншими LLM, є захоплюючою концепцією зі значними наслідками для майбутнього.

Розкриття потенціалу LoRA: навігація на шляху до ефективного управління параметрами

Дізнайтеся, як досягти ефективності параметрів при точному налаштуванні за допомогою LoRA, включаючи стратегії адаптації лінійних модулів та оптимізації швидкості навчання. У цій статті розглядаються свідомі дизайнерські рішення, які можуть покращити продуктивність моделі, використання пам'яті графічного процесора та швидкість навчання, пропонуючи більш глибоке розуміння та більший контроль.

Прискорення до світлого майбутнього: Новорічне місто на тему NVIDIA від Blendeered

Педро Соарес (Pedro Soares), він же Blendeered, демонструє свою приголомшливу новорічну анімацію на тему NVIDIA, підкреслюючи силу технологічних інновацій та вплив NVIDIA Studio на створення контенту. Використовуючи Blender і графічний процесор NVIDIA GeForce RTX 4090, Blendeered створює футуристичну міську сцену з рендерингом у реальному часі, трасуванням променів OptiX і інструментами на осн...

Заповнюючи прогалину: погляд хірурга на штучний інтелект в охороні здоров'я

У статті обговорюється зростаючий розрив між клінічною практикою і дослідженнями ШІ в охороні здоров'я, підкреслюється недостатня участь і співпраця клініцистів. Вона підкреслює необхідність практичного підходу до виявлення актуальних проблем і оцінки того, чи може ШІ розробити кращі рішення в охороні здоров'я.

Штучний інтелект вдихнув нове життя в раннього Міккі Мауса: Дослідження суспільного надбання

Експериментатори зі штучного інтелекту швидко скористалися трьома ранніми мультфільмами про Міккі Мауса, які стали суспільним надбанням у США, використовуючи модель ШІ, навчену на цих мультфільмах, для створення нових нерухомих зображень Міккі Мауса, Мінні Маус і Кривоногого Піта. Хоча результати іноді спотворені, цей ранній експеримент демонструє потенціал інтеграції персонажів суспільного на...

Покращуйте свої тонко налаштовані моделі за допомогою прямої оптимізації вподобань

Підвищуйте продуктивність контрольованих моделей, використовуючи навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку з людиною (RLHF) для усунення упереджень і токсичності. NeuralHermes-2.5, налаштований за допомогою прямої оптимізації переваг (DPO), значно покращує показники базової моделі в рейтингу Open LLM Leaderboard.

Виявлення прихованої упередженості: вдосконалення дерев рішень та випадкових лісів

Нещодавнє дослідження вивчає, як дерева рішень і випадкові ліси, що широко використовуються в машинному навчанні, страждають від упередженості через припущення про безперервність ознак. У дослідженні пропонуються прості методи для зменшення цієї похибки, а результати показують погіршення продуктивності на 0,2 відсоткових пункти, коли атрибути відображаються дзеркально.

Відкриваємо правду: тестування показників ефективності машинного навчання за допомогою mlscorecheck

У статті розглядається, як за допомогою пакета Python mlscorecheck можна перевірити відповідність результатів машинного навчання та експериментальних налаштувань. Пакет mlscorecheck надає чисельні методи для визначення того, чи можуть отримані результати бути результатом заявленого експерименту.

Революція в музичному штучному інтелекті: 3 прориви, на які варто очікувати в 2024 році

2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.

Прискорення глибокого навчання: Вивільнення сили імпульсу, AdaGrad, RMSProp та Adam

У цій статті досліджуються методи прискорення в нейронних мережах, підкреслюється необхідність швидшого навчання через складність моделей глибокого навчання. Вона вводить поняття градієнтного спуску та висвітлює обмеження його повільної швидкості збіжності. Потім у статті представлено алгоритм оптимізації Momentum, який використовує експоненціально ковзну середню для досягнення швидшої збіжності.

Освоєння мультимасштабних графіків за допомогою Matplotlib: Покрокове керівництво

Дізнайтеся, як створювати графіки масштабування у matplotlib для покращення візуалізації даних, зосередившись на даних про кількість опадів у Техасі. У цьому підручнику представлено код-орієнтований підхід, який виділяє невеликий дощ, велику зливу та незначні опади.

Голосовий помічник: безпечна взаємодія з локальним LLM

Створіть власний голосовий помічник для кодування, використовуючи відкриту велику мовну модель (LLM), таку як HuggingFace. Цей проект дозволяє вам взаємодіяти з LLM голосом, зберігаючи конфіденційність вашої роботи.

Демістифікація аналізу головних компонент (PCA) за допомогою C#: Спрощення зменшення розмірності для виявлення аномалій, візуалізації та машинного навчання

Аналіз головних компонент (PCA) - це складний метод, який використовується для зменшення розмірності, з двома основними методами: класичним та некласичним. У статті обговорюються проблеми реалізації PCA за допомогою класичного методу і демонструється реалізація на C# на підмножині набору даних Iris.