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

DeepSeek: Доступна потужність штучного інтелекту Джон Нотон

Стартап зі штучним інтелектом руйнує індустрію завдяки економічно ефективній моделі ШІ, що призвело до збитків Nvidia на $600 млрд. Китайський технологічний стартап випускає DeepSeek R1, дешевший та ефективніший AI-помічник у порівнянні з американськими технологічними гігантами.

Впровадження штучного інтелекту: Австралію закликали використати підривну діяльність DeepSeek у галузі

Найкращі випускники відіграють ключову роль у перегонах ШІ за версією технологічної ради; прихід DeepSeek викликає занепокоєння з приводу кібербезпеки, енергоефективний ШІ просувається в Австралії.

Міністерство внутрішніх справ розправилося з інструментами штучного інтелекту для отримання зображень сексуального насильства над дітьми

Великобританія запроваджує новаторські закони для боротьби зі згенерованими штучним інтелектом зображеннями сексуального насильства над дітьми, закриваючи правову лазівку. Правоохоронні органи попереджають про тривожне зростання зловживань технологією.

Розкриття потенціалу розріджених автокодерів

Розбирайте складні нейронні мережі за допомогою Sparse Autoencoder, щоб виявити особливості, які можна інтерпретувати, долаючи проблеми суперпозиції у великих мовних моделях. Sparse Autoencoder вносить розрідженість у приховані шари, щоб розкласти нейронні мережі на більш зрозумілі для людини представлення.

Чат-бот зі штучним інтелектом Stalker

36-річний Джеймс Флоренс визнав себе винним у кіберпереслідуванні за допомогою чат-ботів зі штучним інтелектом, які видавали себе за професора університету для сексуальних контактів. Він використовував платформи CrushOn.ai та JanitorAI, щоб спрямовувати чат-ботів на відверті сексуальні розмови.

DeepSeek: Революційний штучний інтелект - слухайте зараз!

Новий чат-бот китайської AI-компанії DeepSeek конкурує з ChatGPT від OpenAI за продуктивністю та ефективністю, що викликало ажіотаж на американських фондових біржах. The Guardian досліджує прорив DeepSeek, розглядаючи питання безпеки, цензури та впливу на американську індустрію штучного інтелекту.

Штучний інтелект vs програмна інженерія: Розкриваємо ключові відмінності

Проекти зі створення штучного інтелекту відрізняються від традиційної розробки програмного забезпечення своїм ітеративним підходом, в якому акцент робиться на відкритті та адаптації. Життєвий цикл розробки ШІ включає визначення проблеми, підготовку даних, розробку моделі, оцінку, розгортання та моніторинг.

Революція в ланцюгах поставок з Amazon Bedrock AI

Amazon Bedrock використовує генеративний ШІ для створення інтелектуальних рішень для ланцюгів поставок, знижуючи ризики та підвищуючи гнучкість. Його візуальний конструктор робочих процесів об'єднує джерела даних і сервіси AWS для створення комплексних рішень, забезпечуючи стійкість в умовах збоїв.

Виявлення нерівності в електронній комерції

6-річний кейс Shopify розкриває тонкий баланс між фокусуванням на продукті та диверсифікацією для оптимального успіху в бізнесі. Дізнайтеся, як розуміння концентрації у вашому продуктовому портфелі впливає на прийняття важливих рішень, за допомогою практичних стратегій та інтерактивних візуалізацій.

Представляємо RAG: революція у створенні контенту

Генерація, доповнена пошуком (RAG), покращує генеративний ШІ з конкретними джерелами даних, підвищуючи точність і достовірність. RAG допомагає моделям надавати достовірні відповіді, прояснювати неоднозначність і запобігати неправильним відповідям, революціонізуючи довіру користувачів.

ШІ революціонізує фото Брюссель 2025

Фестиваль Photo Brussels досліджує вплив штучного інтелекту за допомогою 17 проектів у галереї Hangar, що демонструють потенціал та обмеження «пропедевтики». Серія Cherry Airlines пропонує інтригуючий та оптимістичний погляд на технологію штучного інтелекту в мистецтві.

Ефективна класифікація листів за допомогою Amazon Bedrock

Фундаментальні моделі (ФМ) перевершують контрольоване навчання в задачах класифікації текстів завдяки таким перевагам, як швидка розробка та розширюваність за допомогою Amazon Bedrock. Travelers і GenAIIC співпрацювали, щоб створити класифікатор на основі ФМ для автоматизації електронних листів із запитами на обслуговування, заощадивши тисячі годин з точністю до 91%.