Марієт'є Шааке у своїй новій книзі обговорює безпрецедентну владу великих технологій. Вона підкреслює, що вплив технологічних компаній поширюється на різні сектори, на відміну від попередніх монополій.
Доцентка Массачусетського технологічного інституту Кетрін Д'Ігнаціо застосовує дані для вирішення соціальних проблем, надаючи громадянам аргументи на основі даних. Її робота над дослідженням фемініциду призвела до створення інноваційних інструментів штучного інтелекту та книги «Підрахунок фемініциду», яка підвищила обізнаність у всьому світі.
Перевіряйте моделі машинного навчання за допомогою 12 методів. Виберіть правильний, щоб забезпечити точні прогнози на основі наявних даних.
Розробники re:Invent 2024 стикаються з унікальними викликами фізичних перегонів AWS DeepRacer. Перехід від віртуальних до фізичних перегонів становить значний виклик через різницю у середовищі та можливостях автомобілів.
Зростає занепокоєння щодо впливу великих мовних моделей (ВММ) на навколишнє середовище. Приклад: Llama 3.1 405B від Meta вимагає величезних ресурсів, викидає тонни CO2. OpenAI стикається з фінансовими труднощами, оскільки витрати на виведення майже збігаються з загальним доходом.
ChatGPT випереджає науковців, що викликає занепокоєння щодо майбутнього ШІ. Дрю Бройніг поділяє ШІ на богів, стажерів і гвинтиків, підкреслюючи потенційні екзистенційні загрози.
Найбільші новинні організації Канади подали до суду на OpenAI за використання їхніх статей для навчання ChatGPT без дозволу. Позов вимагає відшкодування збитків і частки прибутку, а також судової заборони на використання статей у майбутньому.
Мультимодальні вбудовування об'єднують текстові та графічні дані в єдину модель, уможливлюючи крос-модальні додатки, такі як підписи до зображень і модерація контенту. CLIP вирівнює представлення тексту і зображень для класифікації зображень з нульового кадру, демонструючи переваги спільного простору для вбудовування.
Почніть з проблеми, а не з рішення. Уникайте нав'язування чат-ботів для вирішення проблем, спочатку зосередьтеся на бізнес-процесах.
Зберігання деревовидних структур даних у вигляді списків спрощує пошук вузлів. Перетворення повних списків у стислі індексні дерева вимагає використання явних дочірніх індексів.
Open Food Facts використовує машинне навчання для покращення своєї бази даних продуктів харчування, зменшуючи кількість нерозпізнаних інгредієнтів та підвищуючи точність даних. Проект демонструє успіх створення власної моделі, яка перевершує існуючі рішення на 11%.
Мей втрачає роботу через людиноподібних роботів, проходить експериментальну ін'єкцію обличчя, щоб уникнути їх. Сім'я бореться із забрудненим довкіллям, залежністю від девайсів у похмурому світі.
Агентний ШІ поєднує в собі спеціалізованих агентів для розширення можливостей. Такі великі гравці, як Microsoft і Google, інвестують значні кошти в дослідження агентного ШІ.
Собаки воліють какати обличчям з півночі на південь. Дізнайтеся, як виміряти це в домашніх умовах за допомогою програми-компас та байєсівської статистики. Дослідник повторює дослідження з власним собакою, зафіксувавши понад 150 «сеансів вирівнювання».
LLMs.txt - це новий веб-стандарт, оптимізований для механізмів міркувань, який швидко поширюється завдяки підтримці Mintlify. Співзасновник Джеремі Говард запропонував LLMs.txt, щоб допомогти системам штучного інтелекту ефективніше розуміти вміст веб-сайтів.