Дослідники MIT CSAIL виявили, що великі мовні моделі, такі як GPT-4, не справляються з незнайомими завданнями, виявляючи обмежені здібності до узагальнення. Дослідження підкреслює важливість підвищення адаптивності моделей штучного інтелекту для ширшого застосування.
Японське агентство AIST модернізує суперкомп'ютер ABCI 3.0 за допомогою графічних процесорів NVIDIA та мережі HPE для передових досліджень і розробок у галузі ШІ, зміцнюючи можливості ШІ та технологічну незалежність Японії. NVIDIA співпрацює з японською організацією METI у сфері досліджень та освіти в галузі ШІ, а генеральний директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) обіцяє підтримку генеративного...
Вивчайте вставки слів GloVe за допомогою методів автоматизованого проектування, таких як кластеризація та PCA. Відкрийте для себе дивовижні упередження та ідеї в наборі даних.
Стаття "MEDUSA: Простий фреймворк для прискорення виведення LLM з декількома декодуючими головками" представляє спекулятивне декодування для прискорення великих мовних моделей, досягаючи 2-3-кратного прискорення на існуючому обладнанні. Додаючи до моделі кілька декодуючих головок, Medusa може передбачати кілька токенів за один прямий прохід, підвищуючи ефективність і якість обслуговування кліє...
Російська дезінформація про те, що дружина українського президента купила "Бугатті" на гроші гуманітарної допомоги, стала вірусною. Фейкова новина поширилася в пошукових системах X та Google з невідомого французького сайту.
AMD придбає фінський стартап Silo AI за $665 млн, щоб розширити спектр послуг зі штучного інтелекту та конкурувати з Nvidia. Команда Silo AI розроблятиме великі мовні моделі, вдосконалюючи чат-боти, такі як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google.
Microsoft відкликає місце спостерігача в раді OpenAI, що вплине на можливості Apple призначати керівників на тлі перевірки стартапів у сфері АІ. Найбільший спонсор ChatGPT вживає негайних заходів, сигналізуючи про зміни у відносинах між великими технологічними компаніями та стартапами у сфері ШІ.
Технології штучного інтелекту, такі як підроблена порнографія, сприяють зростанню кількості випадків сексуального насильства в Британії, а зображення образливого характеру легко доступні в Інтернеті. Уряд повинен вжити заходів для подолання цієї тривожної тенденції та надіслати чіткий сигнал творцям і рекламодавцям такого контенту.
Дізнайтеся про метадинаміку та PLUMED в обчислювальній хімії. Вивчіть передові методи відбору проб для дослідження рідкісних подій та повільних процесів у молекулярних системах.
Бази знань Amazon Bedrock пропонують нові функції, такі як розширений синтаксичний аналіз для підвищення точності робочих процесів RAG. Синтаксичний аналіз складних документів за допомогою FM веде до кращого розуміння та вилучення інформації, покращуючи адаптивність та вилучення сутностей.
Anthropic Claude на Amazon Bedrock дозволяє тонко налаштовувати його для виконання конкретних завдань, пропонуючи переваги для підприємств, які шукають індивідуальні рішення зі штучного інтелекту. Точне налаштування Anthropic Claude 3 Haiku в Amazon Bedrock забезпечує покращену продуктивність зі зменшенням витрат і затримок, що дозволяє компаніям ефективно досягати конкретних цілей.
MusGConv представляє блок згортки графів, натхненний сприйняттям, для обробки даних нотної партитури, підвищуючи ефективність і продуктивність в задачах розуміння музики. Традиційні підходи MIR розширюються за допомогою MusGConv, який моделює музичні партитури у вигляді графів для відображення складних, багатовимірних музичних взаємозв'язків.
Amazon SageMaker представляє інструментарій оптимізації висновків для швидшої та економічно ефективнішої оптимізації генеративних моделей ШІ. Досягніть до 2 разів більшої продуктивності та скоротіть витрати на 50% за допомогою таких методів, як спекулятивне декодування та квантування.
15 школярів на південному заході Іспанії засуджені до умовного терміну за поширення фальшивих зображень однокласниць, згенерованих штучним інтелектом. Батьки повідомили про підроблені оголені фотографії, які поширювалися в WhatsApp, що викликало дебати про шкідливе використання технології глибоких фейків.
LSTM, представлені в 1997 році, повертаються разом з xLSTM як потенційні конкуренти LLM у глибокому навчанні. Здатність запам'ятовувати і забувати інформацію через певні проміжки часу відрізняє LSTM від RNN, роблячи їх цінним інструментом у моделюванні мови.