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.
Впровадження штучного інтелекту, як-от Amazon Q Developer, може підвищити продуктивність розробників на 30%. Amazon Q Business покращує роботу підприємства за допомогою генеративного ШІ.
Microsoft подарувала проект Mono WineHQ, заохочуючи міграцію на відкритий фреймворк .NET. Mono, створений Мігелем де Ікаса, був першопрохідцем для .NET на різних операційних системах.
Найкращі LLM протестовані на структурований випуск: Google Gemini Pro, Anthropic Claude, OpenAI GPT. OpenAI лідирує завдяки прямій інтеграції для JSON. Anthropic вимагає «виклику інструментів», а Google Gemini є громіздким.
Стармер натякає на «болючі» бюджетні скорочення, порівнюючи їх з провальною політикою Осборна. Закликає до Beveridge Mark 2, щоб відновити надію після 14 років розпачу.
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.
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.
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, 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.