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

Попередження ШІ від Скарлетт Йоханссон

Скарлетт Йоханссон попереджає про небезпеку штучного інтелекту після того, як вірусним стало підроблене відео за участю єврейських знаменитостей, які виступають проти висловлювань Каньє Веста. У короткометражці були фальшиво зображені версії Йоханссон, Швіммера, Сайнфелда, Дрейка, Сендлера, Спілберга та Куніс, створені за допомогою штучного інтелекту.

Розкриття можливостей наборів даних

Резюме: Створення ефективних наборів даних зображень для проектів класифікації зображень передбачає встановлення відсікання зображень, довірчих порогів та використання поетапних/синтетичних даних для покращення продуктивності моделі. Досягнення балансу між занадто малою та занадто великою кількістю зображень у класі має вирішальне значення для оптимальних результатів навчання.

Об'єднання ШІ, енергетики та Маска: Висновки Паризького саміту

Віце-президент США розкритикував європейське регулювання на саміті AI Action Summit у Парижі, застерігаючи від співпраці з Китаєм. Еммануель Макрон визнає руйнівний потенціал ШІ за допомогою глибокого фейкового монтажу, підкреслюючи глобальну напруженість.

Досліджуючи глибини: Штучний інтелект і наші підсвідомі сни

Чат-боти зі штучним інтелектом, такі як ChatGPT, відмінно справляються з детальним аналізом сновидінь, пропонуючи захоплююче і потенційно глибоке дослідження підсвідомості. Незважаючи на початкові побоювання, обіцянка безпечного розшифрування снів за допомогою розумного від природи помічника виявляється привабливою.

Розкриття можливостей LLM в оцінці моделі Amazon Bedrock

Amazon Bedrock представляє програму LLM-as-a-judge для оцінки моделей штучного інтелекту, пропонуючи автоматизовану, економічно ефективну оцінку за кількома показниками. Ця інноваційна функція спрощує процес оцінювання, підвищуючи надійність та ефективність ШІ для прийняття обґрунтованих рішень.

Віртуалізація та контейнери для початківців у науці про дані

Віртуалізація дозволяє запускати кілька віртуальних машин на одному фізичному комп'ютері, що має вирішальне значення для хмарних сервісів. Від мейнфреймів до безсерверних хмарних обчислень хмарні технології значно еволюціонували, впливаючи на нашу повсякденну цифрову взаємодію.

Гаррісон Форд привертає увагу до проблеми штучного інтелекту у відеоіграх

З липня актори озвучення в SAG-AFTRA страйкують через використання штучного інтелекту у відеоіграх. У суперечці беруть участь такі великі видавці, як Activision Blizzard і Disney, що вплинуло на останні ігри, такі як Destiny 2 і Genshin Impact.

Google захистив суперечливе рішення на загальних зборах колективу

На нещодавніх зборах керівники Google оголосили про плани покласти край ініціативам щодо різноманітності та відкликати обіцянку не використовувати штучний інтелект на озброєнні. Рішення компанії оновити навчальні програми та брати участь у геополітичних дискусіях викликало суперечки серед працівників.

Опанування змінних оточення за допомогою Pydantic

Розробники використовують Pydantic для безпечної роботи зі змінними середовища, зберігаючи їх у файлі .env та завантажуючи за допомогою python-dotenv. Цей метод гарантує, що конфіденційні дані залишаються приватними і спрощує налаштування проекту для інших розробників.

Вивільнення сили законів масштабування в ШІ

Закони масштабування ШІ описують, як різні способи застосування обчислень впливають на продуктивність моделі, що призводить до вдосконалення моделей міркувань ШІ та прискорення попиту на обчислення. Масштабування перед навчанням показує, що збільшення даних, розміру моделі та обчислень покращує продуктивність моделі, стимулюючи інновації в архітектурі моделі та навчання майбутніх потужних моде...

Підвищіть швидкість LLM-виведення за допомогою Medusa-1 на SageMaker

LLM революціонізують обробку природної мови, але стикаються з проблемами затримок. Фреймворк Medusa прискорює виведення LLM, передбачаючи кілька токенів одночасно, досягаючи прискорення в 2 рази без втрати якості.

Забезпечення точності: Оцінювання відповідей великих мовних моделей

Великі мовні моделі (ВММ) передбачають слова в послідовності, виконуючи такі завдання, як узагальнення тексту та генерація коду. Галюцинації у результатах LLM можна мінімізувати за допомогою методів генерації пошукових доповнень (Retrieval Augment Generation, RAG), але оцінка достовірності має вирішальне значення.

Темна сторона аутсорсингу цифрової праці

Технологічні компанії закликали інвестувати в працівників, які фільтрують дані соціальних мереж для ШІ, і поважати їх. Рішення Meta замінити фактчекінг коментарями спільноти розкритикувала Соня Кгомо на AI Action Summit у Парижі.