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

Ефективний запуск найсучаснішої моделі вбудовування на одному графічному процесорі

Дізнайтеся, як запустити LLM-модель Qwen2 7B з параметрами на одному графічному процесорі з 24 ГБ за допомогою бібліотеки HuggingFace Transformers. Відкрийте для себе такі методи, як зниження точності, щоб ефективно запускати моделі без високопродуктивних графічних процесорів.

Автомобілі Waymo викликають безсонні ночі через безперервні сигнали

Безпілотні автомобілі Waymo порушують режим сну в Сан-Франциско, сигналячи один одному на парковці о 4 ранку, позбавляючи мешканців сну. Автоматична взаємодія порожніх автомобілів спантеличила сусідів і викликала роздратування в районі South of Market.

Захоплення цифровими двійниками: Deep-Live-камери стають вірусними

Програмне забезпечення Deep-Live-Cam стає вірусним для заміни облич на відео з веб-камери в режимі реального часу, демонструючи швидкий розвиток технологій. Проект з відкритим вихідним кодом дозволяє користувачам імітувати публічних осіб, таких як Ілон Маск, що викликає занепокоєння щодо дистанційного обману.

Розкриваємо можливості штучного інтелекту та машинного навчання за допомогою Splunk та Amazon SageMaker

Організації звертаються до технологій штучного інтелекту та машинного навчання, таких як AWS SageMaker, щоб покращити роботу та створювати інноваційні продукти. Партнерські рішення Splunk та AWS пропонують єдину платформу для використання різноманітних джерел даних для отримання дієвих інсайтів.

Обличчям до правди: Алісія Вікандер про зображення насильства

Алісія Вікандер заглиблюється у напружений світ Кетрін Парр у сучасній драмі епохи Тюдорів "Вогнедишна", проливаючи світло на забуту історичну постать. Фільм пропонує свіжий погляд на Генріха VIII, зображуючи його як домашнього насильника з різкими перепадами настрою, що кидає виклик традиційним поглядам.

Освоєння побудови моделей за допомогою Mlflow

Дізнайтеся, як будувати конвеєри ML за допомогою mlflow.pyfunc для безперешкодної міграції моделей між алгоритмами та фреймворками. Спростіть розгортання та перерозгортання моделі за допомогою універсального підходу, заснованого на діагностиці алгоритмів.

Голосовий сюрприз від клонів ChatGPT

Нова модель штучного інтелекту GPT-4o ChatGPT від OpenAI має захист від ненавмисної імітації голосу, що відображає складність безпечного використання чат-ботів зі штучним інтелектом. У картці системи детально описані рідкісні випадки, коли розширений голосовий режим імітував голоси користувачів без дозволу під час тестування.

Еволюційна оптимізація для навчання логістичної регресії

Автор реалізує логістичну регресійну модель з використанням еволюційної оптимізації на мові C# на наборі даних для аутентифікації банкнот, досягаючи високої точності на тестових даних. Процес еволюційної оптимізації включає створення популяції можливих рішень та мутацію для пошуку найкращих ваг та зміщення для моделі.

Роботи опановують навички в нових умовах

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили алгоритм EES, який дозволяє роботам самостійно тренуватися та вдосконалювати навички. Протестований на роботі Spot від Boston Dynamics, EES показав швидкий прогрес у виконанні таких завдань, як маніпуляції та підмітання.

Робот здобув перемогу в турнірі з настільного тенісу

Google DeepMind представив робота-гравця в настільний теніс зі штучним інтелектом, який демонструє потенціал машин у виконанні складних фізичних завдань. Система під назвою "AlphaPong" виграє 45% матчів у людей, що є важливою віхою в навчанні та управлінні роботами.

Піднімаємо планку: Менеджери продуктів зі штучного інтелекту

Керівники компаній повинні брати на себе відповідальність за результати продуктів ШІ, а не звинувачувати розробників. Практичний підхід, що має вирішальне значення для успішних моделей ШІ, вимагає більше зусиль і розуміння.

Підвищення ефективності дерева рішень: Bootstrap та генетичні алгоритми

Дерева рішень можуть бути більш точними та інтерпретованими за допомогою нової техніки, що підвищує їхню ефективність. Дослідження інтерпретованого ШІ зосереджені на тому, щоб зробити дерева рішень більш ефективними і точними при менших розмірах.