Віджай Гадепаллі з Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту обговорює розвиток генеративного штучного інтелекту в обчисленнях, його вплив на навколишнє середовище та стратегії скорочення викидів для більш зеленого майбутнього. LLSC зосереджується на підвищенні ефективності обчислень, зменшенні енергоспоживання за рахунок обмеження потужності та моніторингу робочих навант...
Signify прогнозує сплеск фейкових расистських зображень через програмне забезпечення X's AI. Експерти попереджають про ескалацію проблеми расизму в інтернеті.
Даунінг-стріт підтримує канцлера перед усім парламентом; Кейр Стармер виголосить промову про штучний інтелект. Нікола Стерджен оголошує про розлучення з чоловіком після десяти років шлюбу.
Міністри розглядають можливість дозволити приватним компаніям отримувати прибуток від даних NHS для інновацій у сфері ШІ. Кейр Стармер оголосив про заохочення використання ШІ для розробки нових рішень у сфері охорони здоров'я з використанням анонімних даних пацієнтів.
Кейр Стармер звертається до ШІ по допомогу, щоб переробити свої промови, хоча йому бракує його привабливої мови. Незважаючи на свої обмеження, штучний інтелект вже робить глибокий вплив на наше життя, повідомляє ChatGPT.
Зростаюча доступність екстремістського контенту на менш модерованих платформах становить загрозу національній безпеці, оскільки експерти попереджають про цифрову радикалізацію. Занепокоєння викликає доступність таких матеріалів, як посібники з організації вбивств і файли 3D-друкованих моделей зброї на таких платформах, як ChatGPT.
Згідно зі звітами Verizon і Salesforce, малі підприємства стрімко впроваджують штучний інтелект. Заяви про широке використання ШІ в малому бізнесі, швидше за все, перебільшені.
Практично паркінсонівський подкаст використовує ШІ для інтерв'ю зі знаменитостями, викликаючи суперечки та цікавість. Складні операції гарантують, що АІ-модель бездоганно імітує покійного Майкла Паркінсона.
Регуляризація просторів високої розмірності з різними коефіцієнтами для кожної змінної за допомогою наближеної байєсівської оптимізації Лапласа в логістичній регресії. Порівняння з сітковим пошуком для оптимального вибору коефіцієнта регуляризації у випадку бінарної класифікації.
Міністр технологій Пітер Кайл прагне позиціонувати Британію як лідера в галузі штучного інтелекту, балансуючи між економічним зростанням і проблемами безпеки в Інтернеті. Переконати гігантів Кремнієвої долини підтримати ШІ-революцію на тлі політичної напруженості - складне завдання для лейбористського уряду.
Аналітика даних може допомогти компаніям створювати стійкі стратегії, узгоджуючи різноманітні цілі між відділами. Приклад ілюструє, як аналітичні моделі підтримують «зелені» ініціативи в розробці економічно ефективних, екологічно чистих мереж ланцюгів постачання.
Оцінка моделі виходить за рамки точності завдяки калібруванню моделі. Дізнайтеся, як оцінити надійність прогнозів і довіряти оцінкам ймовірності. Калібрування гарантує, що моделі відображають справжню ймовірність правильних прогнозів, що має вирішальне значення для реальних застосувань.
Регресія з градієнтним підсиленням (GBR) використовує дерева рішень для прогнозування значень. Демонстрація на Python демонструє точність GBR у прогнозуванні синтетичних даних, порівнюючи результати з бібліотекою scikit. XGBoost та LightGBM - популярні бібліотеки GBR для ентузіастів машинного навчання.
Автори, зокрема Сара Сільверман, звинувачують генерального директора Meta Марка Цукерберга у тому, що він схвалив використання бази даних піратських книг для навчання штучного інтелекту. Внутрішні комунікації свідчать про схвалення, незважаючи на попередження всередині компанії.
Ілон Маск пропонує використовувати синтетичні дані, що самонавчаються, оскільки компанії, що займаються штучним інтелектом, стикаються з нестачею даних. Деякі застерігають від потенційного «колапсу моделі».