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

Автоматизація штучного інтелекту: Загроза рівності у Великобританії

Дослідження IFOW показує, що втручання уряду має вирішальне значення для підтримки бізнесу та працівників в умовах автоматизації робочих місць, щоб запобігти нерівності та дефіциту кваліфікованих кадрів. Звіт підкреслює необхідність дій міністрів, щоб уникнути зниження рівня задоволеності роботою та добробуту під час перехідного періоду.

Кібератака DeepSeek слідує за успіхом чат-бота зі штучним інтелектом

Додаток DeepSeek зазнав кібератаки після того, як став найпопулярнішим безкоштовним додатком у США, що призвело до тимчасового обмеження реєстрації. Незважаючи на це, існуючі користувачі все ще можуть отримати доступ до ШІ-помічника, оскільки компанія розслідує масштабну шкідливу атаку.

Модернізація нейромережевої регресії C# для API scikit-learn

Реалізації машинного навчання на C# мають на меті імітувати дизайн API scikit-learn для забезпечення узгодженості. Виникають суперечки щодо передачі всіх параметрів конструкторам чи лише навчальних даних методам.

Великобританія відмовилася від прототипів соціальної допомоги ШІ після невдач

Урядові прототипи ШІ для системи соціального забезпечення стикаються з невдачами, в тому числі з побоюваннями, що DWP використовує ШІ для читання кореспонденції заявників на отримання допомоги. Пілотні проекти з навчання персоналу, центрів зайнятості та виплат допомоги по інвалідності не просуваються вперед, що заважає зусиллям Кейра Стармера щодо підвищення ефективності.

Штучний інтелект DWP викликає занепокоєння

DWP розглядає можливість застосування штучного інтелекту для обробки 25 000 щоденних листів та електронних листів від вразливих заявників на отримання допомоги. Британська система соціального забезпечення відмовляється від прототипів ШІ через «фальстарти».

Від сирного клею до «Білої Маргарити»: Еволюція рекомендацій штучного інтелекту

Нові резюме, створені штучним інтелектом, спрощують світ, усуваючи складнощі. Пошукові запити Google тепер пропонують машинні відповіді перед реальними посиланнями.

Інструмент штучного інтелекту бореться з відмовами у медичному страхуванні

У США зростає кількість відмов у страховому покритті через алгоритми штучного інтелекту; нові інструменти ШІ генерують автоматичні апеляції. Експерти в галузі охорони здоров'я закликають до реформування системи, щоб контролювати ціни та покращити покриття.

Захистіть свого АІ-помічника: 10 найкращих порад від OWASP

Генеративні асистенти ШІ стикаються з проблемами безпеки при розгортанні на виробництві. AWS надає структуру для оцінки засобів контролю безпеки для різних типів додатків. OWASP Top 10 для LLMs допомагає зрозуміти та зменшити загрози в додатках генеративного ШІ.

Прискорення проектів з чистої енергії

Startup Station A, заснована випускниками Массачусетського технологічного інституту, спрощує впровадження чистої енергії для бізнесу. Платформа пропонує ринковий майданчик для аналізу, торгів та вибору постачальників, співпрацюючи з великими компаніями, що займаються нерухомістю, для зменшення вуглецевого сліду.

Революція в мобільних рекламних технологіях завдяки глибокому навчанню

Машинне навчання стимулює мобільну рекламу та ігрову індустрію завдяки нейронним мережам для прогнозування кліків. Провідні гравці, такі як Applovin, інвестують мільярди в залучення користувачів, переходячи на глибоке навчання для підвищення ефективності.

Прибутковість АІ: Сила швидких і доступних висновків

Провідні компанії, такі як Microsoft, Oracle і Snap, використовують платформу штучного інтелекту NVIDIA для високопродуктивних і економічно ефективних послуг ШІ. Досягнення NVIDIA в оптимізації програмного забезпечення та платформа Hopper революціонізують ШІ-висновки, забезпечуючи винятковий користувацький досвід та оптимізуючи сукупну вартість володіння.

Розкриваємо успіх аналітики даних

Дізнайтеся, як підходити до проектів з аналітики даних як професіонал: Визначте проблему, сформулюйте очікування та ефективно підготуйтеся до отримання результативних інсайтів. Чіткі цілі зацікавлених сторін та належне планування є ключовими для успішних проектів з аналізу даних.