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

Опанування процесу прийняття рішень на рівні LLM за допомогою LATS та GPT-4o

GPT-4o і LATS об'єднуються, щоб покращити процес прийняття рішень на рівні LLM, революціонізуючи розв'язання проблем завдяки розширеним можливостям міркувань. Алгоритми мета-генерації збільшують обчислювальні ресурси під час виведення, імітуючи когнітивні процеси вищого рівня для покращення продуктивності моделі.

Розширені можливості ШІ: Підтримка Multi-LoRA в інструментарії NVIDIA RTX

Набір інструментів NVIDIA RTX AI Toolkit дозволяє розробникам точно налаштовувати моделі для підвищення продуктивності за допомогою LoRA, збільшуючи швидкість до 6 разів. Налаштування LLM за допомогою адаптерів LoRA дозволяє створювати індивідуальні результати, наприклад, генерувати діалоги в певних стилях або голосами одночасно для різних додатків.

Закриваємо прогалину в Sim2Real за допомогою AWS DeepRacer

AWS DeepRacer: Навчіться долати розрив між sim2real та реальністю, опанувавши фізичний трек. Зрозумійте, як датчик камери автомобіля використовує зображення у відтінках сірого для навігації на основі значень пікселів.

Галюцинація приреченості штучного інтелекту в реальному часі

Google і Тель-Авівський університет представляють GameNGen - модель штучного інтелекту, що імітує гру Doom, використовуючи техніку стабільної дифузії. Нейромережева система може революціонізувати синтез відеоігор у реальному часі, прогнозуючи та генеруючи графіку «на льоту».

Nvidia перевершила очікування завдяки інвестиціям в АІ

Nvidia, третя за вартістю компанія, збільшила дохід до $30,04 млрд завдяки зростанню попиту на штучний інтелект. Незважаючи на перевищення очікувань, акції компанії впали на 3% в позаурочний час.

Бінг і я: Подкаст-пригода з чорною скринькою

Журналіст Guardian Майкл Сафі заглиблюється у вплив штучного інтелекту на суспільство, досліджуючи як небезпеки, так і перспективи. ШІ допомагає виявляти рак у Монтані та Массачусетсі, демонструючи потенціал для позитивних змін.

Венесуельські журналісти впроваджують штучний інтелект на тлі переслідувань

Журналісти борються з репресіями Мадуро проти ЗМІ у Венесуелі за допомогою аватарів зі штучним інтелектом. Габріель Гарсія Маркес якось назвав журналістику «найкращою роботою у світі», але робити репортажі в сучасній Венесуелі стає дедалі складніше.

Ефективне навчання логістичній регресії на C#

Автор розробив модель логістичної регресії на мові C#, використовуючи пакетне навчання та розпад ваги для прогнозування статі на основі різних факторів. Модель досягла 75% точності на тестових даних, демонструючи потужність пакетного навчання для покращення моделей прогнозування.

ШІ домінує над Connect Four

Дізнайтеся, як можна використовувати моделювання Монте-Карло для створення висококваліфікованого штучного інтелекту для Connect Four. Дізнайтеся про історію та практичне застосування цього потужного інструменту науки про дані.

Опанування методу MMD-критики

Метод MMD-Critic для узагальнення даних недостатньо використовується через відсутність пакета Python, але його результати заслуговують на більшу увагу. Він допомагає знаходити прототипи та критику в наборах даних для тестування моделей і пояснень, використовуючи метод максимальної середньої розбіжності для порівняння розподілів ймовірностей.

Освоєння методу імпутації пропущених величин: Візуальний посібник для початківців

Шість методів імплікації відсутніх значень у наборах даних пояснюються наочно, підкреслюючи важливість знання предметної області. Розуміння типів і причин відсутності даних для вибору правильного методу інтерполяції для кращого аналізу.