Експерти попереджають про зростання кількості фейків у вирішальний рік виборів, закликаючи до обережності та скептицизму. Дезінформація, спрямована на політичних діячів у соціальних мережах, викликає дедалі більше занепокоєння в усьому світі.
Прорив Яна Лекуна 1989 року з використанням згорткових нейронних мереж зберіг дані просторових зображень, зробивши революцію в дослідженнях комп'ютерного зору. CNN використовують фільтри для вилучення карт об'єктів, накладання шарів для створення потужних класифікаторів зображень.
Сервіс Catch Me Up на Вімблдоні на базі штучного інтелекту спотикається на профілях гравців, що свідчить про ранні недоліки в технічному просуванні клубу. Помилки в статтях, згенерованих штучним інтелектом, ставлять під сумнів майбутнє автоматизованого контенту в спортивній журналістиці.
Використання LLMs та GenAI може покращити процеси дедуплікації, підвищуючи точність з 30% до майже 60%. Цей інноваційний метод корисний не лише для даних клієнтів, але й для виявлення дублікатів записів в інших сценаріях.
Рей Курцвейл, візіонер Google у сфері штучного інтелекту, обговорює злиття з комп'ютерами у своїй новій книзі "Сингулярність наближається". Передбачення з його бестселера 2005 року стають все менш надуманими, оскільки ШІ домінує в розмові.
Актори побоюються, що їх замінять клони зі штучним інтелектом, оскільки розвиток технологій загрожує їхнім ролям у рекламі, аудіокнигах та відеоіграх. Навіть такі відомі актори, як Скарлетт Йоханссон, борються за захист своїх голосів від використання у продуктах зі штучним інтелектом.
Тренуйте Segment Anything Model (SAM) від Meta для створення високоточних масок у будь-якій галузі, використовуючи базові моделі з відкритим вихідним кодом і точне налаштування. SAM революціонізує доступність ШІ, дозволяючи дослідникам досягати найсучасніших результатів зі скромними ресурсами.
Організація з моніторингу цифрової брехні закривається під тиском. Еволюція медіа від друкованих видань до інтернету формує інформаційне середовище суспільства.
Інженерії даних сьогодні бракує чіткого визначення, що призводить до плутанини. Перетворення необроблених даних на придатну для використання інформацію є ключовим, але вимагає належного впровадження, щоб уникнути проблем.
Трансформатори, відомі своєю революцією в НЛП, тепер чудово справляються із завданнями комп'ютерного зору. Дослідіть архітектури Vision Transformer та Masked Autoencoder Vision Transformer, які уможливили цей прорив.
Асистенти, що використовують генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM), трансформують інвестиційні дослідження на ринках капіталу, автоматизуючи завдання та підвищуючи продуктивність фінансових аналітиків. Ці асистенти можуть збирати та аналізувати багатогранні фінансові дані з різних джерел, дозволяючи аналітикам працювати швидше і точніше при прийнятті інвестиційних рішень.
LightGBM, потужна деревоподібна система, пропонує бінарну та багатокласову класифікацію, регресію та ранжування. Зручний API Python дозволяє легко встановлювати та використовувати LightGBM для оцінки моделей, незважаючи на складність керування численними параметрами.
OpenAI представляє CriticGPT для поліпшення вирівнювання ШІ за допомогою RLHF. CriticGPT допомагає людям-рецензентам виявляти помилки кодування, перевершуючи людську критику в 63% випадків.
Білл Гейтс вважає, що штучний інтелект підвищить ефективність технологій та електромереж, перевищивши споживання енергії центрами обробки даних. ШІ допоможе досягненню кліматичних цілей, а не перешкоджатиме їм, зменшуючи споживання енергії.
SyncTwin GmbH використовує NVIDIA Omniverse та cuOpt для створення цифрових двійників для заводів, оптимізації виробництва та покращення співпраці. Фреймворк OpenUSD забезпечує безперешкодну інтеграцію різноманітних виробничих даних, революціонізуючи планування та роботу заводу.