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

Дімітріс Берцімас: Проректор з відкритого навчання

Дімітріс Берцімас, призначений проректором з відкритого навчання в Массачусетському технологічному інституті, має на меті трансформувати навчання за допомогою цифрових технологій у всьому світі. Берцімас, відомий професор у галузі оптимізації та машинного навчання, керуватиме різноманітними продуктами MIT Open Learning.

Піднімаємо планку: Менеджери продуктів зі штучного інтелекту

Керівники компаній повинні брати на себе відповідальність за результати продуктів ШІ, а не звинувачувати розробників. Практичний підхід, що має вирішальне значення для успішних моделей ШІ, вимагає більше зусиль і розуміння.

Роботи опановують навички в нових умовах

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм EES, який дозволяє роботам самостійно тренуватися та вдосконалювати навички. Протестований на роботі Spot від Boston Dynamics, EES показав швидкий прогрес у виконанні таких завдань, як маніпуляції та підмітання.

Генерація SQL за допомогою мови моделювання Looker на Amazon Bedrock від Twilio

Twilio співпрацює з AWS для розробки віртуального помічника для аналітиків даних, використовуючи Amazon Bedrock та RAG для дослідження даних на основі природної мови. Інструмент AskData від Twilio економить час, перетворюючи запитання користувачів на SQL-запити, підвищуючи ефективність і простоту використання для аналітиків даних.

vCPU Showdown: панди 2 проти полярних зірок

Polars кидає виклик пандам в обробці даних на Python з чудовою продуктивністю, використовуючи Rust для паралельної обробки. Потенційно Polars може перевершити панди у 25 разів, але потребує більше vCPU для досягнення оптимальної швидкості.

Освоєння n-крокового бутстрапінгу в навчанні з підкріпленням

Анотація: Навчання з підкріпленням досліджує адаптацію до різних середовищ за допомогою алгоритмів часової різниці. Однокрокові методи TD і MC мають спільні риси, що призводить до узагальнення n-крокового бутстрапінгу.

Підвищення точності асистента штучного інтелекту за допомогою баз знань і переранжування

Чат-боти та віртуальні асистенти зі штучним інтелектом використовують великі мовні моделі (LLM) з компонентами пам'яті для покращення взаємодії з клієнтами та оптимізації бізнес-процесів. Методи розширеного пошуку (RAG) та переранжування покращують відповіді чат-ботів, залучаючи зовнішні знання для більш релевантної та обізнаної взаємодії.

Пастка поклоніння ШІ

Штучний інтелект викликає паніку, але реальна загроза піддається хайпу. ChatGPT від OpenAI наближає ШІ до інтелекту, відкриваючи шлях до трансформаційних суспільних змін.

Бульбашка штучного інтелекту, що луснула: Управління завищеними очікуваннями

Інвестори стикаються з наслідками, коли бульбашка АІ лускає, мільярди втрачаються на падінні фондового ринку технологій. Чат-бот ChatGPT від OpenAI досягнув 100 мільйонів користувачів за два місяці, що спричинило бум і статус єдинорога для 200+ стартапів у сфері ШІ.

Хронологія AGI OpenAI викликає скептицизм

Ключові фігури в OpenAI, включаючи президента Грега Брокмана, беруть відпустки або переходять в конкуруючу Anthropic, що ставить під сумнів прогрес компанії на шляху до ШІ. Ці рішення викликають припущення про близькість прориву в області ШІ, оскільки високопоставлені співробітники залишають компанію, що займається розробкою ChatGPT.

Еволюція інженерів ШІ: Перевтілення ролей

Інженери зі штучного інтелекту та науковці з прикладних даних адаптуються до мінливого ландшафту швидкого інжинірингу та розвитку штучного інтелекту, керованого дією. Впровадження RAG та моделей з відкритим вихідним кодом, таких як Semantic Kernel, змінюють ролі, вимагаючи нових навичок для оптимальної роботи.

Підвищення ефективності трансформатора зору за допомогою BatchNorm

Інтеграція пакетної нормалізації в архітектуру ViT скорочує час навчання та виведення більш ніж на 60%, зберігаючи або покращуючи точність. Модифікація передбачає заміну нормалізації шарів на пакетну нормалізацію в архітектурі трансформатора, що використовує лише кодер.

Фатальна помилка ШІ: проблема Тома Круза

Лінгвістка Емілі Бендер і комп'ютерний науковець Тімніт Гебру критикують мовні моделі як "стохастичних папуг", яким бракує справжнього розуміння. Авторегресивні моделі, такі як GPT-4, борються з базовим узагальненням, демонструючи "прокляття реверсії" у відповідях на прості запитання.