Реалізація регресії AdaBoost з нуля на Python, потім рефакторинг на C# з використанням k-найближчих сусідів замість дерев рішень. Алгоритм AdaBoost. Алгоритм R2 є модифікацією AdaBoost, і в Інтернеті можна знайти лише кілька робочих реалізацій на Python.
Дослідники MIT CSAIL розробили LucidSim, використовуючи генеративні симулятори штучного інтелекту та фізики для навчання роботів у різноманітних віртуальних середовищах, подолавши розрив між симуляцією та реальністю у навчанні роботів. Ідея виникла за межами кембриджської таверни, що призвело до прориву у створенні роботів експертного рівня без реальних даних.
В останньому документі NVIDIA представляє LLaMA-Mesh, що дозволяє генерувати 3D сітки за допомогою природної мови, без додавання нових токенів. У статті пояснюється, як LLM, такі як GPT4o, перетворюють текст в об'єктні файли, з квантуванням вершин для точності.
Ілон Маск дасть свідчення щодо ролі X у поширенні дезінформації про заворушення у Великій Британії. Також були викликані керівники Meta і TikTok.
InsuranceDekho спрощує купівлю страхових полісів за допомогою технології штучного інтелекту, покращуючи обслуговування клієнтів та продажі. Використання Amazon Bedrock і Claude від Anthropic покращує Health Pro Genie від InsuranceDekho, надаючи ефективні рекомендації щодо страхових планів.
Читачі, які не знаються на поезії, віддають перевагу віршам зі штучним інтелектом через їхню простоту та доступність. Дослідження показало, що учасники часто плутають вірші зі штучним інтелектом із написаними людиною.
Великі моделі ШІ дорогі у використанні та навчанні, тому основна увага приділяється квантуванню для зменшення розміру моделі при збереженні точності. Два ключові підходи, що обговорюються, - це квантування після навчання (PTQ) і навчання з урахуванням квантування (QAT), кожен з яких має свої власні методи мінімізації втрати точності.
Amazon представляє двійкові вбудовування для Amazon Titan Text Embeddings V2 в Amazon Bedrock і OpenSearch Serverless, що зменшує використання пам'яті та витрати. Amazon Bedrock пропонує високопродуктивні базові моделі та можливості для генеративних додатків ШІ, а OpenSearch Serverless підтримує бінарні вектори для сучасного пошуку за допомогою ML.
Дослідники та розробники використовують ШІ та мікросервіс NVIDIA ALCHEMI NIM для прискорення пошуку нових матеріалів для зберігання енергії та вирішення екологічних проблем, значно скорочуючи витрати та час. SES AI використовує цю технологію для прискорення ідентифікації матеріалів електролітів для літій-металевих батарей, демонструючи багатообіцяючі результати для прискорення інновацій у відк...
Короткий зміст: Розробник ділиться досвідом застосування НЛП-моделі для обробки документів чеською мовою, зосереджуючись на ідентифікації об'єктів. Модель була навчена на 710 PDF-документах з використанням ручного маркування та уникненням підходів на основі обмежувальних рамок для підвищення ефективності.
Генеративний ШІ трансформує аналіз медичних даних у MSD, дозволяючи швидко і точно генерувати SQL-запити з природної мови. Співпраця з AWS GenAIIC впорядковує вилучення даних, надаючи користувачам можливість ефективно приймати рішення на основі даних.
ШІ клонує голос Девіда Аттенборо для фейкових новин. Такі знаменитості, як Скарлетт Йоханссон, також стикаються з проблемами клонування голосу.
Свідомість штучного інтелекту, яку прогнозують до 2035 року, призведе до соціальних розривів, вважає філософ Джонатан Бірч. Уряди зустрічаються в Сан-Франциско для обговорення ризиків, пов'язаних зі штучним інтелектом.
Qwen2-Audio перетворює аудіофайли на ноти за допомогою глибокого навчання. Трансформаторна модель Magenta досягає чудових результатів у транскрибуванні музики.
Стівен Джонсон, відомий як дослідник програмного забезпечення, співпрацював з Google Labs над створенням NotebookLM, інструменту для ведення нотаток на основі штучного інтелекту. NotebookLM допомагає організовувати, узагальнювати та відповідати на запитання про інформацію, щоб покращити розуміння та впорядкувати творчий процес.