Досягнення штучного інтелекту об'єднали НЛП і комп'ютерний зір, що призвело до появи моделей підписів до зображень, подібних до тієї, що використовується в «Покажи і розкажи». Ця модель поєднує CNN для обробки зображень і RNN для генерації тексту, використовуючи GoogLeNet і LSTM.
Дізнайтеся про ентропію в науці про дані, кількісну оцінку несподіванки та невизначеності, а також про практичні застосування - від прийняття рішень до різноманітності ДНК. Вивчайте веселі головоломки та підручники, які не потребують попередніх знань.
Cern's future director general Mark Thomson believes AI will transform particle physics, potentially revealing the universe's destiny. Machine learning advancements in physics could mirror Google DeepMind's Nobel-winning protein structure predictions.
Розбирайте складні нейронні мережі за допомогою Sparse Autoencoder, щоб виявити особливості, які можна інтерпретувати, долаючи проблеми суперпозиції у великих мовних моделях. Sparse Autoencoder вносить розрідженість у приховані шари, щоб розкласти нейронні мережі на більш зрозумілі для людини представлення.
36-річний Джеймс Флоренс визнав себе винним у кіберпереслідуванні за допомогою чат-ботів зі штучним інтелектом, які видавали себе за професора університету для сексуальних контактів. Він використовував платформи CrushOn.ai та JanitorAI, щоб спрямовувати чат-ботів на відверті сексуальні розмови.
Великобританія запроваджує новаторські закони для боротьби зі згенерованими штучним інтелектом зображеннями сексуального насильства над дітьми, закриваючи правову лазівку. Правоохоронні органи попереджають про тривожне зростання зловживань технологією.
Найкращі випускники відіграють ключову роль у перегонах ШІ за версією технологічної ради; прихід DeepSeek викликає занепокоєння з приводу кібербезпеки, енергоефективний ШІ просувається в Австралії.
ChatGPT вражає сонетами, але хибить зображеннями, тоді як DeepSeek виділяється політичними дискусіями.
Стартап зі штучним інтелектом руйнує індустрію завдяки економічно ефективній моделі ШІ, що призвело до збитків Nvidia на $600 млрд. Китайський технологічний стартап випускає DeepSeek R1, дешевший та ефективніший AI-помічник у порівнянні з американськими технологічними гігантами.
Хіміки з Массачусетського технологічного інституту використовують генеративний ШІ для прогнозування тривимірних структур геному, революціонізуючи швидкість аналізу та дослідження експресії генів у клітинах. Їх модель, ChromoGen, може швидко аналізувати послідовності ДНК для визначення структур хроматину в окремих клітинах, відкриваючи нові можливості для досліджень.
Новий чат-бот китайської AI-компанії DeepSeek конкурує з ChatGPT від OpenAI за продуктивністю та ефективністю, що викликало ажіотаж на американських фондових біржах. The Guardian досліджує прорив DeepSeek, розглядаючи питання безпеки, цензури та впливу на американську індустрію штучного інтелекту.
Генерація, доповнена пошуком (RAG), покращує генеративний ШІ з конкретними джерелами даних, підвищуючи точність і достовірність. RAG допомагає моделям надавати достовірні відповіді, прояснювати неоднозначність і запобігати неправильним відповідям, революціонізуючи довіру користувачів.
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%.
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.
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.