Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання універсальних роботів з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.
Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.
Анотація: Підхід GNN до прогнозування голосів і нот для гравіювання партитури вирішує проблему розділення нот на голоси і нотні знаки, що має вирішальне значення для створення зручних для читання нотних партитур. Система має на меті покращити читабельність транскрибованої музики, особливо складних фортепіанних творів, шляхом покращення розділення нот на ноти та голоси.
Дитяча акторка Кейлін Хейман сміливо протистояла чоловікові, який використовував штучний інтелект для створення матеріалів із сексуальним насильством над дітьми на основі її фотографій в Instagram. Зловмисник націлився на неї та близько 40 інших дітей-акторів, у тому числі використовуючи її обличчя в порнографічних зображеннях.
Попередня обробка даних включає в себе такі методи, як інтерполяція пропущених значень та надмірна вибірка для підвищення точності класифікаційної моделі. Методи надмірної, недостатньої та гібридної вибірки допомагають збалансувати набори даних для більш точних прогнозів у задачах машинного навчання.
Син сера Майкла Паркінсона поділився планами щодо створення цифрової копії інтерв'ю з новими зірками, щоб піти слідами свого батька в історії шоу-бізнесу. Репліка поверне чарівність і вплив класичних інтерв'ю, що знову зробить революцію на сцені ток-шоу.
Міністри, які зіткнулися з негативною реакцією на ШІ, планують вилучати контент у видавців та митців. BBC серед противників навчання для технологічних компаній за замовчуванням.
Том Мессі співпрацює з Microsoft, щоб представити «розумний» сад Avanade на виставці квітів у Челсі у 2025 році. Відвідувачі можуть взаємодіяти з садом, оснащеним штучним інтелектом і датчиками, щоб отримувати дані про рослини та поради щодо садівництва.
Planview розробив помічника зі штучним інтелектом під назвою Planview Copilot, використовуючи Amazon Bedrock, який революціонізував взаємодію в управлінні проектами. Мультиагентна система дозволяє ефективно маршрутизувати завдання та персоналізувати досвід користувачів, підвищуючи продуктивність та швидкість прийняття рішень.
Amazon Bedrock Agents використовують великі мовні моделі для створення динамічних бізнес-процесів з ітеративними циклами зворотного зв'язку. Вони прискорюють розробку генеративних додатків зі штучним інтелектом, оптимізують робочі процеси та зменшують витрати.
Стаття пояснює внутрішню роботу великих мовних моделей (ВММ) від базової математики до просунутих моделей ШІ, таких як GPT та трансформаторна архітектура. Детальний розбір охоплює вбудовування, увагу, softmax та багато іншого, що дозволяє відтворювати сучасні LLM з нуля.
Великі мовні моделі (ВММ) є універсальними, вони здатні трансформувати створення контенту та пошукові системи. Доповнена генерація пошуку (RAG) оптимізує виведення LLM, посилаючись на зовнішні бази знань, підвищуючи релевантність і точність.
У статті журналу Microsoft Visual Studio Magazine за жовтень 2024 року демонструється бінарна класифікація за алгоритмом Winnow з використанням набору даних про результати голосування в Конгресі. Навчання моделі Winnow передбачає коригування вагових коефіцієнтів на основі прогнозованих і фактичних результатів, при цьому значення альфа зазвичай встановлюється на рівні 2.0.
GeForce NOW представляє Call of Duty: Black Ops 6 та романтичну SaGa 2: Revenge of the Seven, а також інші нові ігри. Black Ops 6 має систему омнімобілізації та 16 нових карт, а Romancing SaGa 2 - це ремейк з новими можливостями та захопливим сюжетом.
Дізнайтеся, як розробляти точні експерименти за допомогою оптимізації в Python за допомогою покрокового керівництва. Підхід на основі оптимізації покращує статистичні висновки, зменшуючи експериментальні витрати в таких дисциплінах, як онкологія.