У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.
У статті досліджуються поширені методи кластеризації даних з акцентом на спектральну кластеризацію. Виявлено, що використання k-середніх для обчислення міток кластерів з власних векторів є найкращим підходом, незважаючи на варіації та складнощі.
У цій статті досліджується важливість класичних обчислень у контексті штучного інтелекту, підкреслюється їхня доведена правильність, сильне узагальнення та інтерпретованість порівняно з обмеженнями глибоких нейронних мереж. У ній стверджується, що розробка систем штучного інтелекту з цими класичними обчислювальними навичками має вирішальне значення для створення агентів із загальним інтелектом.
GeForce NOW додає 17 нових ігор, включаючи The Day Before і Avatar: Frontiers of Pandora, і тепер понад 500 ігор підтримують RTX ON. Учасники програми Ultimate можуть випробувати кінематографічну трасування променів і стрімінг з роздільною здатністю до 4K, в той час як учасники програми Priority можуть будувати і виживати в 1080p і 60 кадрів в секунду.
Розмовний ШІ розвинувся завдяки генеративному ШІ та великим мовним моделям, але йому бракує спеціалізованих знань для точних відповідей. Retrieval Augmented Generation (RAG) пов'язує загальні моделі з внутрішніми базами знань, що дозволяє створювати помічників ШІ, орієнтованих на конкретну галузь. Amazon Kendra і OpenSearch Service пропонують зрілі векторні пошукові рішення для реалізації RAG,...
Vodafone трансформується в TechCo до 2025 року, плануючи залучити 50% своєї робочої сили до розробки програмного забезпечення та надавати 60% цифрових послуг власними силами. Щоб підтримати цей перехід, Vodafone уклав партнерство з Accenture та AWS для створення хмарної платформи та взяв участь у конкурсі AWS DeepRacer, щоб покращити свої навички машинного навчання.
Mistral AI анонсує Mixtral 8x7B, мовну модель штучного інтелекту, яка відповідає GPT-3.5 від OpenAI за продуктивністю, що наближає нас до створення штучного асистента рівня ChatGPT-3.5, який може працювати локально. Моделі Mistral мають відкриті ваги та менше обмежень, ніж моделі OpenAI, Anthropic або Google.
LM Studio - це інструмент, який дозволяє локально використовувати великі мовні моделі, такі як GPT-x, LLaMA-x та Orca-x, пропонуючи чистий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для дослідження моделей та виконання завдань на міркування. Однак його творець і потенційні зв'язки з іншими компаніями залишаються незрозумілими.
Цього року генеративний ШІ та великі мовні моделі домінували в корпоративних трендах, а такі компанії, як Amdocs, Dropbox та SAP, створювали індивідуальні додатки з використанням RAG та LLM. Попередньо навчені моделі з відкритим вихідним кодом повинні революціонізувати операційні стратегії бізнесу, тоді як готові ШІ та мікросервіси полегшують розробникам створення складних додатків.
Tesla випустила демонстраційне відео свого гуманоїдного робота Optimus Gen 2, яке демонструє значні апаратні покращення. Скептицизм залишається після нещодавніх суперечок щодо демонстрації ШІ.
3D-художник Moonshine Studio Ерік Чанг (Eric Chiang) створює віртуального асистента на ім'я NANA зі штучним інтелектом, використовуючи можливості GPU-прискорення та відеокарту GeForce RTX 4090. Драйвери NVIDIA Studio тепер підтримують плагін Reallusion iClone AccuFACE та інші вдосконалення, а конкурс #WinterArtChallenge запрошує художників ділитися своїми творіннями на зимову тематику, щоб отр...
Великі мовні моделі (LLM), такі як GPT NeoX і Pythia, набувають все більшої популярності завдяки мільярдам параметрів і вражаючій продуктивності. Навчання цих моделей на AWS Trainium є економічно вигідним та ефективним завдяки таким оптимізаціям, як ротаційне позиційне вбудовування (ROPE) та техніка часткового обертання.
Getir, піонер надшвидкої доставки продуктів, впровадив наскрізну систему управління персоналом з використанням Amazon Forecast і AWS Step Functions, що дозволило скоротити час моделювання на 70% і підвищити точність прогнозування на 90%. Цей комплексний проект розраховує потреби в кур'єрах і вирішує проблему розподілу змін, оптимізуючи графіки змін і мінімізуючи кількість пропущених замовлень.
Спектральна кластеризація - це складна техніка машинного навчання, яка виявляє закономірності в даних. Її реалізація включає в себе обчислення матриць афінності та лапласіанських матриць, власних векторів та виконання кластеризації за методом k-середніх.
Федеральна торгова комісія США застерігає від шахрайства з використанням QR-кодів, які можуть заволодіти смартфонами, зняти шахрайські платежі або отримати особисту інформацію. Шахраї використовують QR-коди на кіосках для паркування, що призводить до появи сайтів-двійників, які переказують кошти на шахрайські рахунки.