Підказки LLM показують крихкість відповідей ШІ. Експеримент з GPT-4o від OpenAI показав 55% точність у порівнянні з оригінальною підказкою.
ШІ може створювати зображення і звуки одночасно, наприклад, гавкіт коргі. Дослідники з Мічиганського університету вивчають цю революційну концепцію.
Бінарна класифікація Winnow призначена для бінарних предикторних змінних і міток. Приклад з використанням модифікованого набору даних UCI про спам в електронній пошті демонструє унікальний алгоритм Winnow в дії.
Великі мовні моделі (ВММ) збільшуються в розмірах для отримання кращих результатів, але при цьому зростають обчислювальні вимоги. Спекулятивна вибірка підвищує ефективність завдяки паралельній перевірці декількох токенів, що покращує використання апаратних ресурсів.
Мережі ШІ мають вирішальне значення для широкомасштабного розподіленого навчання в Meta, використовуючи RDMA через Ethernet для високопродуктивного зв'язку. Спеціалізовані мережі центрів обробки даних вміщують тисячі графічних процесорів для різних робочих навантажень ШІ, забезпечуючи надійний транспорт з низькою затримкою.
Синтетичні дані викликають занепокоєння щодо колапсу моделей при розробці ШІ, але дослідження можуть не відображати реальні практики та досягнення. Відсутність стандартних методів пом'якшення наслідків і контролю якості в дослідженні обмежує його застосовність до галузевих сценаріїв.
Підроблений штучний вокал, зокрема Дональда Трампа, руйнує сцену клатчу в Монтего-Бей, викликаючи дебати про майбутнє культури. Використання вокалістів зі штучним інтелектом кидає виклик автентичності та оригінальності в історичній традиції Sumfest Global Sound Clash.
Короткий зміст: Дізнайтеся, як побудувати 124M GPT2 модель за допомогою Jax для ефективного навчання, порівняти її з Pytorch та дослідити ключові можливості Jax, такі як JIT-компіляція та Autograd. Відтворіть NanoGPT за допомогою Jax та порівняйте кількість токенів/сек навчання на декількох графічних процесорах між Pytorch та Jax.
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.
ChatGPT Сема Альтмана привертає увагу світової спільноти, викликаючи манію штучного інтелекту. Але вчений попереджає про небезпеку, яку несуть Альтман і ШІ.
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.
Деніел Бедінгфілд стверджує, що штучний інтелект - це майбутнє музики, і попереджає, що "неолуддити" ризикують залишитися позаду з розвитком технологій. Такі артисти, як Біллі Ейліш і Кеті Перрі, висловлювали занепокоєння щодо впливу ШІ на творчість.
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.
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.
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.