Нові графічні процесори NVIDIA RTX 500 і 1000 покоління Ada для ноутбуків пропонують потужне прискорення ШІ для професіоналів у дорозі, підвищуючи продуктивність і ефективність у різних галузях. Покращені NPU і RTX GPU, ці графічні процесори забезпечують до 14 разів більшу продуктивність генерації ШІ, в 3 рази швидше редагування фотографій і в 10 разів більшу графічну продуктивність у порівнян...
LIDS Массачусетського технологічного інституту отримує грант ARC в розмірі $1,36 млн на проєкт з моделювання інтелектуальних мереж на основі штучного інтелекту. Співпраця з університетами та стартапами для революції в енергетичному секторі за допомогою генеративних моделей ШІ та платформи HILLTOP+.
Студенти MIT Media Lab створили Pienso для виявлення кібербулінгу, дезінформації тощо без кодування. Демонстрація в Білому домі сприяла розширенню можливостей доменних експертів для успішного використання ШІ.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили модель глибокого навчання для розвантаження роботизованих складів, підвищивши ефективність майже в чотири рази. Їхній інноваційний підхід може революціонізувати складні завдання планування, що виходять за рамки складських операцій.
LLM трансформували завдання NLP, але моніторинг їхньої продуктивності має вирішальне значення. Наша масштабована архітектура AWS пропонує візуалізацію в режимі реального часу та настроювані рішення для онлайн-моніторингу LLM, включаючи відстеження метрик семантичної схожості за допомогою вбудовувань.
Захоплюючий розвиток великих мовних моделей (ВММ) революціонізував комунікацію, а підказки є ключем до використання їхніх здібностей до навчання в контексті. Такі компанії, як Prompting Llama та GPT-3.5, лідирують у розробці інноваційних стратегій підказок для LLM.
Дослідіть складний, але ефективний підхід ієрархічного навігаційного малого світу (HNSW) для швидкого пошуку найближчого сусіда. Пориньте в історію та тонкощі HNSW, щоб зрозуміти його високошвидкісні можливості.
Пастки машинного навчання: надмірне налаштування, оманливі дані, приховані змінні. Приклади включають невдалі моделі прогнозування Covid та систему якості води. Контрольний список REFORMS запроваджено для запобігання помилкам у науці на основі ML.
У статті "Пряма оптимізація преференцій" представлено новий спосіб точного налаштування фундаментальних моделей, що призводить до вражаючого зростання продуктивності з меншою кількістю параметрів. Цей метод замінює потребу в окремій моделі винагороди, революціонізуючи спосіб оптимізації LLM.
Режисер Тайлер Перрі зупинив розширення студії вартістю 800 мільйонів доларів завдяки можливостям АІ-відеогенератора Sora. Sora від OpenAI вражає синтезом тексту та відео, перевершуючи інші моделі штучного інтелекту.
Дізнайтеся, чого не варто робити зі статистикою, з цього інтригуючого звіту Бенкса та Бутройда. Дізнайтеся, як хибні кореляції можуть ввести в оману та про небезпеку p-хакінгу.
Такі моделі штучного інтелекту, як STEFANN, SRNet, TextDiffuser і AnyText, революціонізують редагування сюжетного тексту, полегшуючи зміну тексту на зображеннях, зберігаючи при цьому естетичність. Такі компанії, як Alibaba і Baidu, активно досліджують і впроваджують STE для практичного застосування, наприклад, для вдосконалення систем розпізнавання тексту.
У статті висвітлено розгортання ML-моделей у хмарі, об'єднання полів CS і DS та подолання обмежень пам'яті при розгортанні моделей. Ключові технології включають Detectron2, Django, Docker, Celery, Heroku та AWS S3.
Основні моменти статті: "Обернення матриці з нуля за допомогою SVD декомпозиції на C#" в Microsoft Visual Studio Magazine. Важливість у машинному навчанні, реалізація алгоритму SVD у C# для обернення матриць".
Stability AI представляє Stable Diffusion 3, передову модель синтезу зображень, яка обіцяє підвищену якість і точність генерації тексту. Сімейство моделей з відкритими вагами охоплює від 800 мільйонів до 8 мільярдів параметрів, що дозволяє локально розгортати їх на різних пристроях і кидати виклик пропрієтарним моделям, таким як DALL-E 3 від OpenAI.