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

Зелена сторона генеративного ШІ

Стрімке зростання генеративного ШІ створює екологічні проблеми через високе споживання енергії та води. Експерти Массачусетського технологічного інституту працюють над тим, щоб зменшити вуглецевий слід ШІ та інші впливи.

Відповідальне опанування ML з Себастьяном Рашкою

Себастьян Рашка, піонер в галузі навчання ШІ, ділиться 13 ключовими уроками для освоєння машинного навчання: починайте з простого, приймайте зміни та відповідально використовуйте великі мовні моделі. Його поради наголошують на терпінні, інтуїції та зосередженості, щоб побудувати міцний фундамент у цій галузі, яка стрімко розвивається.

Ефективна сусідня регресія з C#

Ідея алгоритму регресії випадкових сусідів створює ансамбль регресорів k-найближчих сусідів для вирішення проблем перенастроювання та спроб і помилок у базовій регресії k-найближчих сусідів. Успішна демонстрація з використанням C# продемонструвала підвищення точності прогнозування за допомогою віртуальних колекцій регресорів.

Опанування великої мовної моделі

Навчіться створювати LLM на курсі LLM Scientist and Engineer, що охоплює архітектуру, токенізацію, механізми уваги та методи вибірки. Моделі для попереднього навчання потребують великих наборів даних і ретельної курації для оптимальної продуктивності.

Мистецтво для всіх: долаючи бар'єри

NALA, заснована 22-річним Беньяміном Гулаком, змінює світ мистецтва, з'єднуючи художників безпосередньо з покупцями через цифрову платформу. Компанія прагне зруйнувати традиційні галерейні бар'єри, пропонуючи більший пул творів мистецтва та персоналізовані рекомендації.

Перетворення світу за допомогою алгоритмів та штучного інтелекту

Маніш Рагхаван з Массачусетського технологічного інституту має на меті вдосконалити ШІ для суспільного блага, вирішуючи проблеми упередженості при прийомі на роботу та вдосконалюючи алгоритми прийняття рішень у медицині. Дослідження Рагхавана, зосереджені на соціальному впливі, спрямовані на вирішення давніх проблем за допомогою алгоритмічного прийняття рішень та ШІ.

Декодування NeRF: 12-крокова візуальна подорож

NeRF - це передовий метод рендерингу 2D-зображень з 3D-сцен, що використовує надбудований MLP для стиснення інформації про сцену. Це значно зменшує вимоги до пам'яті і дозволяє генерувати зображення з будь-якого напрямку перегляду.

Азартна гра зі штучним інтелектом Стармера: Гонка проти часу

Кейр Стармер прогнозує трансформацію економіки Великої Британії завдяки штучному інтелекту та заперечує плани щодо заміни голови Казначейства. Тиск на економіку зростає, оскільки зростання зупиняється, фунт знецінюється, а вартість боргу зростає.

AutoWise Companion: Розширення можливостей поінформованих покупців автомобілів

AutoWise Companion від HCLTech використовує штучний інтелект, щоб спростити рішення про купівлю автомобіля для клієнтів і покращити аналіз даних для виробників. Рішення витягує інформацію з різних джерел даних, надаючи персоналізовані рекомендації та підвищуючи рівень задоволеності клієнтів.

Прогнозування мережевого трафіку AWS за допомогою GraphStorm

Глобальна магістральна мережа AWS забезпечує надійне надання послуг у 34 регіонах, 600 точках доступу CloudFront тощо. AWS використовує GML фреймворк GraphStorm для прогнозування та пом'якшення ризиків перевантаження мережі, вирішуючи складні завдання управління мережею.

2025: Погляд у майбутнє науки

Несподіваними науковими новинами 2024 року стали віспа в ДРК, ШІ на Нобелівських преміях та астронавти, що застрягли на мілині. Що принесе 2025 рік? Ієн Семпл та Ганна Девлін прогнозують майбутні великі історії.

Забезпечення резидентності даних за допомогою гібридних та периферійних сервісів AWS

Агенти Amazon Bedrock Agents уможливлюють швидку розробку генеративних програм штучного інтелекту для корпоративних систем. Гібридні та периферійні сервіси, такі як AWS Outposts, покращують результати моделювання за допомогою локальних даних, вирішуючи проблеми резидентності даних та відповідності вимогам.

Революція в молекулярному прогнозуванні за допомогою передової обчислювальної хімії

Дизайн матеріалів пройшов шлях від алхімії до машинного навчання. Дослідження під керівництвом Джу Лі представляє новий метод, що використовує теорію зв'язаних кластерів для підвищення точності та швидкості проектування матеріалів.

Письменники звинувачують уряд у крадіжці штучного інтелекту

Кейт Моссе та Річард Осман критикують план лейбористів, який дозволяє компаніям зі створення штучного інтелекту видобувати художні твори, попереджаючи, що це може придушити творчість і прирівнятись до крадіжки. Кейр Стармер схвалює план дій з 50 пунктів, спрямований на перетворення Великої Британії на наддержаву ШІ, включаючи зміни у використанні технологічними компаніями захищених авторським ...

Освоєння двосторонніх взаємодій у лінійній регресії за допомогою C#

Лінійна регресія з двосторонніми взаємодіями може значно підвищити точність прогнозування. Модель була успішно реалізована за допомогою C# і досягла високого рівня точності.