Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Студенти Массачусетського технологічного інституту представили інноваційні AI-проекти на NeurIPS 2024: «Be the Beat» пропонує музику, засновану на танцювальних рухах, «A Mystery for You» розвиває навички критичного мислення в освітній грі. Обидва проекти ілюструють потенціал ШІ як каталізатора творчості та переформатування взаємодії між людиною та комп'ютером.

Італійські та ірландські регулятори вимагають відповідей від DeepSeek через проблеми з використанням даних. Китайський чат-бот зникає з магазинів додатків в Італії на тлі побоювань уряду щодо збору даних.

Проблеми переходу до глибокого навчання в AdTech призвели до інцидентів, але в кінцевому підсумку покращили продуктивність платформи ML. Стратегії управління інцидентами мають вирішальне значення для надійних конвеєрів моделей у виробництві.

ВЛМ поєднують текстові та візуальні дані для таких завдань, як перевірка якості та субтитрування зображень, заповнюючи прогалину між текстовими та візуальними даними. Методи підказок VLM включають підказки з нульовим чи кількома кадрами, а також підказки, керовані виявленням об'єктів, що покращують розуміння моделями завдань.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та інші виявили ефект навчання в приміщенні: Агенти штучного інтелекту, навчені в менш шумному середовищі, перевершили тих, хто навчався в шумному, кинувши виклик загальноприйнятій думці. Дослідження, представлене на конференції AAAI, пропонує нові підходи до навчання ШІ-агентів для підвищення їхньої ефективності.

Моделі DeepSeek AI DeepSeek-R1 тепер доступні в дистильованих версіях, що забезпечують підвищену ефективність без шкоди для продуктивності. Імпорт користувацьких моделей Amazon Bedrock дозволяє безперешкодно інтегрувати ці користувацькі моделі, вдосконалюючи додатки генеративного ШІ за допомогою економічно ефективних рішень.

Інструменти штучного інтелекту стали частиною нашого повсякденного життя з моменту появи програми перевірки орфографії в 1979 році. Сьогоднішня розмова про штучний інтелект - це лише наступний крок на довгому шляху, на якому вже є інструменти лівої півкулі, такі як НЛП і машинне навчання, і інструменти правої півкулі, такі як генеративний ШІ.

Шанувальники «Першого Пса» тепер можуть легко бути в курсі нових мультфільмів, підписавшись на сповіщення електронною поштою. Крім того, вони можуть придбати сувенірну продукцію та принти в магазині First Dog.

Компанії, що використовують великі мовні моделі (LLM), стикаються з проблемою швидкого реагування. Amazon Bedrock представляє оптимізований за часом висновок для моделей Claude від Anthropic та Llama від Meta на re:Invent 2024, покращуючи взаємодію з користувачами в робочих навантаженнях, чутливих до часу.

Частина 2 досліджує особливості програмування музичного інструменту на Raspberry Pi Pico PIO. Частина 5 розкриває проблеми з константами, закликаючи до творчих обхідних шляхів.

Колишній дослідник безпеки OpenAI Стівен Адлер застерігає від швидкого розвитку ШІ, називаючи його «дуже ризикованою грою» для людства. Він висловлює занепокоєння тим, що штучний загальний інтелект (ШЗІ) може перевершити людські здібності.

Китайський стартап кидає виклик домінуванню США у сфері штучного інтелекту. Ініціатива Stargate та розширення Meta на $65 млрд сколихнули технологічну індустрію.

Оцінка великих мовних моделей (LLM) має вирішальне значення для розуміння можливостей і зменшення ризиків. FMEval та Amazon SageMaker пропонують інструменти для програмного оцінювання БММ на предмет точності, токсичності, справедливості та ефективності.

Генеративний ШІ та великі мовні моделі трансформують організації, покращуючи клієнтський досвід завдяки перетворенню даних. Amazon Aurora дозволяє легко індексувати дані для Amazon Kendra, щоб впровадити Retrieval Augmented Generation (RAG) для отримання точних відповідей.

Посібник з класифікації сенсорних даних за допомогою набору даних UCI HAR з TS-Fresh та scikit-learn. Дізнайтеся, як витягувати інформацію з часових рядів даних для розпізнавання людської активності.