W. Е. Б. Дюбуа у сфері системних досліджень расизму в Массачусетському технологічному інституті продовжує роботу Центр даних МЦСР, який надає життєво важливі набори даних кримінального правосуддя для аналізу та рішень. Обчислювальні технології розкривають расові упередження в американському суспільстві, даючи надію на більш справедливе майбутнє.
Моделі ШІ, такі як LLaMA 3.1, вимагають великої пам'яті графічного процесора, що ускладнює доступ до них на споживчих пристроях. Дослідження квантування пропонує рішення для зменшення розміру моделі та уможливлення локального запуску ШІ-моделі.
Ес Девлін отримала нагороду Юджина Макдермотта у розмірі $100 000 від Массачусетського технологічного інституту за інноваційне мистецтво, що досліджує біорізноманіття, поезію штучного інтелекту та багато іншого. Резиденція Девлін включає публічну лекцію та співпрацю з творчою спільнотою Массачусетського технологічного інституту.
Динамічне виконання в завданнях ШІ може оптимізувати продуктивність, розрізняючи складні та легкі завдання. Визначаючи та вирішуючи складність точок даних, можна підтримувати точність, заощаджуючи при цьому обчислювальні ресурси.
Короткий зміст: Представлення нового підходу GraphRAG для ефективного вилучення даних про комерційні контракти та побудови агентів Q&A. Зосередженість на цільовому вилученні інформації та організації графів знань підвищує точність і продуктивність, що робить його придатним для вирішення складних юридичних питань.
Торстен Клеппе створив приголомшливу візуалізацію набору даних пилку, демонструючи його щільність та розподіл даних. Набір даних містить 3 848 рядків з предикторами, такими як «гребінь» і «тріщина», для прогнозування «щільності».
Технологічні платформи, такі як Meta та Google, можуть нести юридичну відповідальність за контент, створений штучним інтелектом. Google Maps впроваджує нові функції з Gemini, що викликає занепокоєння щодо ризиків наклепу через коментарі користувачів, які використовуються у відповідях штучного інтелекту.
Генеративний штучний інтелект змінює світ мистецтва, але людина все ще відіграє вирішальну роль у створенні мистецтва штучного інтелекту. Рейчел Осіп досліджує перетин технологій і творчості у мистецькому ландшафті, що еволюціонує.
Згенеровані штучним інтелектом резюме від Google і Microsoft використовуються в пошукових системах, але точність і достовірність інформації ставляться під сумнів. Дискусія про канцерогенні властивості аспартаму підкреслює потенційні пастки, пов'язані з використанням штучного інтелекту в суперечливих темах.
Децентралізовані клінічні випробування зменшують витрати та вплив на навколишнє середовище завдяки використанню таких технологій, як носимі пристрої та телемедицина. AWS забезпечує швидке впровадження, підтримує віртуальні випробування та персоналізоване залучення пацієнтів для більш сталих клінічних досліджень.
Підприємства стикаються з проблемами в управлінні витратами на генеративний ШІ. Amazon Bedrock впроваджує тегування для моделей на вимогу, щоб покращити управління та контроль витрат.
Мультимодальні дані в бізнес-документах вимагають ефективного семантичного пошуку з використанням моделей вбудовування для підвищення продуктивності та якості обслуговування клієнтів. Об'єднання текстових і графічних даних для запитів природною мовою покращує управління знаннями та прийняття рішень у різних бізнес-додатках.
LLM тепер можна запускати локально для підвищення конфіденційності та контролю над налаштуваннями моделі, причому доступні різні розміри. Квантифікація зменшує використання пам'яті, тоді як локальні реалізації виявляються економічно ефективнішими порівняно з хмарними рішеннями.
Оцінювання результатів роботи ШІ на великих мовних моделях має вирішальне значення для побудови надійних додатків, і для цього існують як контрольовані, так і неконтрольовані методи. Самооцінювання та ітеративна саморефлексія можуть покращити якість генеративних моделей, зменшуючи потребу в участі людини в оцінюванні.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) поєднує пошук даних у реальному часі з мовними моделями, підвищуючи точність і релевантність. RAG зменшує кількість галюцинацій завдяки залученню зовнішніх даних, роблячи системи ШІ більш адаптивними та надійними.