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

Оновіть своє резюме за допомогою технології штучного інтелекту

Створення резюме Леонардо да Вінчі надихнуло новий додаток на основі штучного інтелекту для створення структурованих документів, який демонструє можливості великих мовних моделей (LLM), що виходять за рамки чат-додатків. У навчальному посібнику висвітлюється безперебійний робочий процес агентів, які працюють разом, щоб легко та ефективно перетворити персональні дані на відшліфоване резюме.

Виявлення об'єктів у браузері в реальному часі за допомогою BlazeFace

Навчіть швидку, легку модель виявлення об'єктів BlazeFace для браузерних додатків у реальному часі. Використовуйте PyTorch, TFLite та JavaScript для ефективного навчання та розгортання моделі.

Оволодіння передовими методами пошуку у великих даних

Google DeepMind запускає проект Visualising AI, щоб дослідити методи RAG для підвищення точності пошуку. Gemini Pro обробляє контекст 2 мільйонів токенів, підкреслюючи важливість передових методів пошуку для магістрів права в таких галузях, як юриспруденція та журналістика.

Розблокування операційної аналітики за допомогою Amazon Q Business

AWS представляє Amazon Q Business, чат-асистента зі штучним інтелектом, який інтегрує дані підтримки для отримання корисної інформації. Це рішення впорядковує ІТ-операції, покращує підтримку клієнтів і підвищує ефективність AWS.

Скарлетт Йоханссон: Сем Альтман у ролі лиходія Marvel?

Скарлетт Йоханссон критикує OpenAI за використання імітації її голосу в оновленні ChatGPT, посилаючись на особисті цінності. Вона відмовилася озвучувати Sky, посилаючись на свою роль у фільмі Спайка Джонса «Вона».

Старіти з грацією: Шейла Хенкок про прийняття часу

Шейла Хенкок розмірковує про вплив штучного інтелекту на акторську майстерність та еволюцію персональних технологій. Незважаючи на освоєння Google і Zoom, штучний інтелект залишається складним викликом для ветерана акторської майстерності та письменника.

Королівська промова: Відкриття відсутніх шматочків

У промові Кінга не йшлося про репресії проти іноземних працівників та законопроект про штучний інтелект. У 40 запропонованих законопроектах не вистачало деяких раніше запропонованих ідей.

Обмеження машинного навчання в оцінці причинно-наслідкових зв'язків

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Освоєння прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж MLP

Дізнайтеся про інженерію ознак та побудову MLP-моделі для прогнозування часових рядів. Дізнайтеся, як ефективно проектувати ознаки та використовувати багатошарову персептронну модель для точного прогнозування.

Прискорюйте навчання ШІ з NeMo на Amazon EKS

NVIDIA NeMo Framework спрощує розподілене навчання великих мовних моделей, оптимізуючи ефективність і масштабованість. Amazon EKS рекомендується для керування NVIDIA NeMo, пропонуючи надійну інтеграцію та функції продуктивності для запуску навчальних робочих навантажень.

Дізнайтеся, як побудувати магістерську програму з новою компанією колишнього дослідника OpenAI

Колишній дослідник OpenAI Андрій Карпатій запускає Eureka Labs, платформу для навчання ШІ, орієнтовану на створення великих мовних моделей. Платформа має на меті запропонувати персоналізоване навчання в масштабах, роблячи якісну освіту більш доступною в усьому світі.

Британський наглядовий орган перевірить угоду Microsoft зі стартапом штучного інтелекту

CMA перевірить, як Microsoft наймає топ-менеджерів Inflection. Мустафа Сулейман та його команда приєдналися до нового підрозділу штучного інтелекту Microsoft, що спричинило розслідування.

LLM-App: Основа для постійного вдосконалення

Інноваційна система використовує суддю LLM для аудиту іншого судді для постійного вдосконалення оцінювання заявок на отримання ступеня LLM. Таке дворівневе оцінювання має на меті підвищити справедливість і надійність процесу оцінювання.

Революція в прогнозуванні матеріалів за допомогою штучного інтелекту

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову систему машинного навчання, яка дозволяє прогнозувати співвідношення фононної дисперсії в 1000 разів швидше, ніж інші методи на основі штучного інтелекту, що допомагає розробляти більш ефективні системи генерації електроенергії та мікроелектроніки. Цей прорив потенційно може бути в 1 мільйон разів швидшим, ніж традиційні під...