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

Розкриваючи силу динамічного виконання

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.

Ес Девлін отримав престижну премію МакДермотта в Массачусетському технологічному інституті

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.

Революційні контракти з GraphRAG

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.

Оптимізація моделей штучного інтелекту

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.

Виявлення коріння системного расизму

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.

Державні службовці вимагають планів модерації соцмереж у день виборів

Державні секретарі демократичних штатів вимагають від компаній соціальних мереж розповісти про плани щодо модерації провокаційного контенту та штучного інтелекту під час виборів. Сім чиновників, зокрема з штатів Мен і Вашингтон, закликають Google, X і Meta вирішити це питання.

Виявляючи людяність: Інсайти зі зображень зі штучним інтелектом

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.

Приголомшлива візуалізація наборів даних від Торстена Клеппе

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».

Зламуючи код: Надійність чат-ботів зі штучним інтелектом

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.

Ризики дифамації: Відповіді штучного інтелекту від Google та Meta

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.

Холодний сезон

Ринок праці у сфері технологій найжорсткіший за останні 20 років. Звільнення, заморожування найму та інтенсивна конкуренція. LinkedIn не ефективний для пошуку роботи.

Екологізація клінічних випробувань за допомогою AWS

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.

Революція в оцінюванні LLM

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.

Захист великих мовних моделей

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.