Віртуальні бізнес-зустрічі залишаються, і очікується, що до 2024 року 41% з них будуть гібридними або віртуальними. Автоматизуйте підбиття підсумків зустрічей за допомогою штучного інтелекту, щоб ефективно зосередитися та підвищити продуктивність.
Контроль версій має важливе значення як в інженерії програмного забезпечення, так і в машинному навчанні, де версії даних і моделей відіграють вирішальну роль. Це дає такі переваги, як відстежуваність, відтворюваність, відкат, налагодження та співпраця.
За арешт «LockBitSupp», який виявився Дмитром Юрійовичем Хорошевим, лідером процвітаючого угруповання здирників LockBit, призначено винагороду в розмірі 10 мільйонів доларів США. Прокуратура встановила, що Хорошев вимагав 500 мільйонів доларів у 2 500 жертв, завдавши мільярдних збитків по всьому світу.
Розробка моделей машинного навчання схожа на випічку - невеликі зміни можуть мати великий вплив. Відстеження експерименту має вирішальне значення для відстеження входів і виходів, щоб знайти найефективнішу конфігурацію. Організація та ведення журналу експериментів з машинного навчання допомагає не втратити з поля зору те, що працює, а що ні.
Мета досліджує федеративне навчання з диференційованою конфіденційністю для підвищення конфіденційності користувачів шляхом навчання ML-моделей на мобільних пристроях, додаючи шум для запобігання запам'ятовуванню даних. Виклики включають балансування міток і повільне навчання, але нова системна архітектура Meta спрямована на вирішення цих проблем, дозволяючи масштабувати і ефективно навчати мо...
Магістерські програми дають змогу отримати найсучасніші результати з мінімальною кількістю даних. Amazon SageMaker JumpStart спрощує точне налаштування та розгортання моделей для завдань НЛП.
Компанії інвестують у ВК для створення цінності, але стикаються з проблемами у підтримці ефективності. MLOps застосовує принципи DevOps до систем машинного навчання для співпраці, автоматизації та постійного вдосконалення.
Veritone, каліфорнійська компанія зі штучного інтелекту, пропонує потужні ШІ-рішення для обробки медіа тощо. Вони розширюють можливості пошуку медіа за допомогою нових методів штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду.
Такі терміни, як одномоментне навчання, навчання з кількох спроб, навчання з нуля і точне налаштування в ШІ, мають різні визначення. Методи включають сіамські мережі, модельне агностичне метанавчання та використання допоміжних даних для класифікації.
OpenAI підкреслює важливість якісних даних для моделей ШІ, заявляючи, що доступ до захищених авторським правом матеріалів має вирішальне значення для навчання. Деякі видавці продають дані, тоді як інші обмежують доступ, підкреслюючи цінність величезних наборів даних видавців новин.
Головний тренер збірної Джон Льюїс дякує штучному інтелекту за допомогу в розіграші Кубка світу з футболу, використовуючи технологію для прийняття рішень щодо складу та командного балансу. Лондонська компанія PSi допомагає у відборі до жіночої збірної Англії, покращуючи ігрові поєдинки.
Нова програма зі штучного інтелекту допомагає створювати кращі плани підтримки людей з інвалідністю, щоб зменшити обмеження та ізоляцію людей з інвалідністю. Програма «Просування практики підтримки позитивної поведінки» має на меті допомогти особам, які здійснюють догляд та підтримку, з повагою та конструктивно реагувати на складну поведінку.
Стенфордський НЛП впроваджує DSPy для розробки підказок, переходячи від ручного написання підказок до модульного програмування. Новий підхід має на меті оптимізувати підказки для LLM, підвищуючи надійність та ефективність.
Відомий дослідник ШІ Андрій Карпатій пропонує модифікувати ChatGPT для космічного зв'язку, що викликає інтерес у цій галузі. Впливовий профіль Карпаті та інноваційний проект "llm.c" демонструють спрощені процеси навчання на ступінь магістра права.
Регресія часових рядів є складним завданням, для вирішення якого існують різні методи. Нещодавні дослідження вивчають використання нейронних мереж, таких як трансформатори, для підвищення точності прогнозування.