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

Розкриття можливостей еволюційних алгоритмів

Еволюційні алгоритми (ЕА) мають обмежену математичну базу, що призводить до нижчого престижу та обмеженої тематики досліджень у порівнянні з класичними алгоритмами. ЕА стикаються з бар'єрами через свою простоту, що призводить до меншої кількості ретельних досліджень і меншого дослідницького потенціалу.

AI TV Creation: Приречене майбутнє?

Showrunner дозволяє користувачам створювати епізоди шоу за допомогою підказок, що потенційно може змінити правила гри для потокових сервісів. Автоматична генерація епізодів забезпечує плавне залучення глядачів, уникаючи різких переходів.

Розпаковуємо автокодери Sparse від Anthropic 🧠.

Антропний ШІ досліджує вилучення інтерпретованих ознак за допомогою розріджених автокодерів, прагнучи подолати «полісемантичність» нейронних мереж. Роботи професора Тома Йе чудово пояснюють роботу цих механізмів.

Суперчіп Grace Hopper покращує аналітику Murex MX.3

Murex, паризька компанія з розробки програмного забезпечення для торгівлі, тестує суперчіп NVIDIA Grace Hopper для швидших та енергоефективніших розрахунків ризиків. Grace Hopper пропонує значні покращення продуктивності, включаючи 4-кратне зниження енергоспоживання та 7-кратне збільшення швидкості для розрахунків XVA.

Дивергентні застосування ШІ

Вибір правильного сценарію використання ШІ має вирішальне значення для успіху. ШІ може бути цінним навіть при помірній продуктивності, пропонуючи унікальні рішення. Приклади включають злиття сенсорів і генеративний ШІ в повсякденних продуктах.

Вірусний ШІ-образ: Феномен Рафаха

Графіка, створена за допомогою штучного інтелекту, стала вірусною під час війни між Ізраїлем та Газою, набравши 45 мільйонів поширень в Instagram. TikTok і X також спостерігають масову взаємодію з зображенням.

Альянс AI Powerhouse береться за Nvidia

Найбільші технологічні компанії, такі як Google, Microsoft і Meta, об'єдналися в групу UALink, щоб розробити новий стандарт з'єднання чіпів для прискорювачів ШІ, кинувши виклик домінуванню NVLink від Nvidia. UALink має на меті створити відкритий стандарт для вдосконалення апаратного забезпечення ШІ, уможливити співпрацю та звільнитися від пропрієтарних екосистем, подібних до екосистеми Nvidia.

Модерація відео зі штучним інтелектом: Вдосконалення контент-політики за допомогою AWS

Рішення AWS для аналізу медіа та оцінки політики на основі штучного інтелекту спрощує вилучення та оцінку відео для рекламних та освітніх компаній. Удосконалена модерація контенту забезпечує безпеку бренду та відповідність вимогам, а також підвищує залученість користувачів та ефективність реклами.

Вплив ChatGPT на навколишнє середовище

Центри обробки даних великих технологій є основними джерелами глобальних викидів парникових газів, затьмарюючи комерційні рейси. Маріана Маццукато закликає ретельно вивчити вплив технологій на навколишнє середовище, звертаючи увагу на енергоємні технології, такі як ChatGPT.

Виграйте $10 млн, розмовляючи з тваринами!

ШІ може уможливити справжню міжвидову комунікацію, оскільки Тель-Авівський університет приєднався до $10-мільйонного конкурсу Coller Dolittle Challenge. Вченим пропонується створити двосторонні розмови з тваринами у революційному змаганні.

Занепокоєння Salesforce щодо конкуренції у сфері штучного інтелекту

Salesforce може втратити $48 млрд ринкової вартості на тлі занепокоєння щодо низького прогнозу зростання доходів і конкуренції з конкуруючими пропозиціями в галузі штучного інтелекту. Акції компанії впали на 18% після розчаровуючих квартальних результатів, які вперше за 15 років виявилися нижчими за очікування.

Розкриття таємниць просторового аналізу клітин у неврології

Нейробіолог представив spatstat для просторового аналізу розподілу клітин у мозку. Точковий паттерн-аналіз (PPA) дозволяє детально дослідити просторовий розподіл клітин, пропонуючи відтворювану інформацію.

Розшифровка секретів великих мовних моделей

Нещодавня стаття Anthropic заглиблюється в механічну інтерпретованість великих мовних моделей, показуючи, як нейронні мережі представляють значущі концепції за допомогою напрямків у просторі активації. Дослідження надає докази того, що ознаки, які можна інтерпретувати, корелюють з конкретними напрямками, впливаючи на результат роботи моделі.

Оптимізація LightGBM для цільових інтервалів змінних

Регресійна модель LightGBM прогнозує дохід з точністю до інтервалу, демонструючи ефективність моделі на синтетичних даних. Модель демонструє точність для різних діапазонів доходу, підкреслюючи важливість визначення близькості цільового значення для правильного прогнозування.

Десятиліття даних: Уроки Uber, Meta та стартапів

Основні висновки для науковців та менеджерів з даних: 1. Розкажіть історію, використовуючи дані, адаптовані до вашої аудиторії. 2. Ділова хватка відрізняє хороших аналітиків даних від чудових, забезпечуючи максимальний вплив на стейкхолдерів.