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

Покращення прогнозування гуманітарних даних за допомогою магістрів гуманітарних наук

LLM можуть передбачати метадані для гуманітарних наборів даних без точного налаштування, пропонуючи ефективні та точні результати. GPT-4o демонструє перспективність у прогнозуванні тегів і атрибутів HXL, спрощуючи обробку даних для гуманітарних зусиль.

Втілення добробуту в штучному інтелекті

Вплив штучного інтелекту на суспільство спонукає до запитання: Як зробити так, щоб ШІ приносив користь людству? Вивчення зв'язку між процвітанням людства та розвитком штучного інтелекту виявляє потребу в суспільній інфраструктурі, яка сприятиме добробуту.

Спрощення інженерії даних: Сила композитності

Сучасний ландшафт інженерії даних відходить від простоти, нехтуючи принципами Unix. Unix-подібні системи пропонують елегантні абстракції даних у вигляді файлів, але бази даних ускладнюють доступ до них за допомогою інтерфейсів SQL.

Освоєння швидкого інжинірингу в Amazon Bedrock

Дзвінки про прибутки є життєво важливими для інвесторів; генеративний ШІ може спростити створення сценаріїв для нових кварталів. Amazon Bedrock спрощує створення та масштабування додатків зі штучним інтелектом завдяки моделям, що налаштовуються.

AI Companions: Ваше вирішення проблеми самотності

Представляємо вам Friend: ШІ-компаньйон, який можна носити з собою, вартістю 99 доларів, який записує взаємодію та надсилає текстові повідомлення, пропонуючи товариство та підтримку. Це "тамагочі з душею" з'явиться на ринку на початку 2025 року, він уважно слухатиме без жодних прохань про допомогу в пересуванні чи відвідуванні моновистав.

Революція у вивченні графів: GraphStorm 0.3

GraphStorm - це низькокодовий GML фреймворк для побудови ML-рішень на графах масштабу підприємства за лічені дні. У версії 0.3 додано підтримку багатозадачного навчання для задач класифікації вузлів та прогнозування зв'язків.

Великобританія скоротила фінансування технологій на 1,3 млрд фунтів стерлінгів на тлі невизначеності

Лейбористський уряд призупиняє 1,3 млрд фунтів стерлінгів на технологічні проекти, що фінансуються торі, ставлячи під загрозу перший у Великобританії ексафлоплексний суперкомп'ютер в Единбурзькому університеті та Дослідницький ресурс зі штучного інтелекту.

FLUX: ШІ створює реалістичні людські руки

Black Forest Labs представляє моделі ШІ FLUX.1 для перетворення тексту в зображення після того, як інженери покинули компанію Stability AI через проблеми з продуктивністю. Компанія пропонує високоякісні, середні та швидкісні версії, заявляючи про чудову якість зображень і точність розпізнавання тексту.

Опановуємо програми LLM: 8 корисних інженерних порад

Успіх програми для LLM залежить від ефективної швидкої розробки. Дотримуйтесь 8 порад, заснованих на принципах трикутника LLM, щоб досягти оптимальних результатів. Чіткі межі когнітивних процесів та визначені структури вводу/виводу є ключовими для покращення LLM-додатків.

Використання багатомовного LLM для узагальнення анкет

Ізраїльська неурядова організація "Медресе" викладає арабську мову івритомовним студентам за допомогою унікальних багатомовних даних. Волонтери аналізують різноманітні відповіді студентів для отримання інсайтів.

Актори відеоігор протестують проти використання ШІ в Голлівуді

Понад 300 виконавців пікетують студію Warner Bros, звинувачуючи провідні ігрові компанії в нехтуванні захистом профспілкових працівників. За словами національного виконавчого директора Sag-Aftra, штучний інтелект створює значні труднощі в переговорах.

Створення агентів GenAI: Autogen проти LangGraph

Моделі GenAI можуть автоматизувати бізнес-процеси за допомогою агентів, поєднуючи LLM з джерелами даних у реальному часі, такими як NWS API. Autogen, фреймворк з відкритим вихідним кодом від Microsoft, полегшує створення агентів для таких завдань, як відповіді на питання, пов'язані з погодою, використовуючи геокодування та інтеграцію з API.

Революція в страховому андеррайтингу завдяки генеративному ШІ

Андеррайтери відіграють вирішальну роль у страховій індустрії, використовуючи рішення зі штучним інтелектом, такі як Amazon Bedrock, для покращення процесу андеррайтингу. Проблеми в розумінні документів включають перевірку правил, дотримання інструкцій та обґрунтування рішень, що впливає на прибутковість страховика та управління ризиками.