Рід Хоффман, співзасновник LinkedIn, вважає, що штучний інтелект може розширити можливості суспільства, як описано в його книзі «Суперагентство». Незважаючи на економічні інтереси, він виступає за етичне використання технологій і прозору комунікацію.
ШІ може допомогти зменшити рівень расизму, усуваючи упередженість у системах, оскільки суспільство охочіше протистоїть упередженості ШІ, ніж упередженості людей. Санмі Коєдзьо зі Стенфорда очолює проект Trustworthy AI Research, який пропонує несподівану можливість у 2025 році.
Біотехнологічна компанія вдосконалює алгоритми ML та AI для безпечної сегментації уражень мозку в лікарнях за допомогою федеративного навчання. Заходи захисту захищають код алгоритму і дані в гетерогенному об'єднаному середовищі, включаючи технологію CoCo для конфіденційних контейнерів.
Ефективні продуктові команди розвиваються, щоб відповідати на виклики штучного інтелекту за допомогою моделі «3-в-боксі»: управління продуктом, дизайн та інженерія. Історичний контекст і ключові етапи формування команд підкреслюють важливість ключових компетенцій для успішної розробки продуктів зі штучним інтелектом.
Великі мовні моделі (LLM) вирішують більшість задач класифікації з точністю 70-90%/F1. R. E. D. вирішує проблеми класифікації текстів, що виходять за межі кількох десятків класів.
AIOps автоматизує управління інцидентами, підвищуючи ефективність шляхом виявлення, діагностики та вирішення проблем в режимі реального часу за допомогою генеративного ШІ. Amazon Bedrock поєднує різні сервіси AWS для розгортання інтелектуальних агентів для моніторингу ІТ-систем та автоматизації процесів усунення несправностей, революціонізуючи управління інцидентами.
Data Science Agent від Google в Colab спрощує аналіз даних за допомогою Gemini, автоматизуючи завдання та надаючи індивідуальні плани. Він пропонує наскрізне виконання та автокорекцію, що потенційно може змінити робочі процеси в галузі науки про дані.
Дослідники Массачусетського технологічного інституту та NVIDIA розробили HART - гібридний інструмент генерації зображень, який поєднує авторегресійну та дифузійну моделі для створення високоякісних зображень у дев'ять разів швидше. Інноваційний підхід HART може зробити революцію у навчанні безпілотних автомобілів та створенні сцен у відеоіграх.
Claude on Amazon Bedrock від Anthropic автоматизує індексування та тегування технічних документів, підвищуючи ефективність роботи дослідників та інженерів. Мультимодальні генеративні моделі штучного інтелекту спрощують документообіг, прискорюючи інновації в різних галузях.
Норвежець подав скаргу на ChatGPT за неправдиве звинувачення у вбивстві своїх дітей. Арве Х'ялмар Холмен, звичайна людина без кримінального минулого, шокований наклепницькою відповіддю чат-бота.
Оптимізація рою частинок (PSO) імітує рух рою для вирішення задач оптимізації. PSO ефективно оновлює позиції частинок у напрямку кращих рішень, використовуючи зважений фактор швидкості.
Лідери британського виконавського мистецтва, зокрема керівники Національного театру та Королівського Альберт-холу, висловлюють занепокоєння з приводу того, що компанії зі штучного інтелекту використовують роботи митців без дозволу. Вони підкреслюють важливість авторського права для забезпечення засобів до існування фрілансерів і закликають уряд підтримати права творчої спільноти.
Організації переходять на готові до виробництва системи генеративного ШІ для отримання реальної бізнес-цінності, як, наприклад, медичні асистенти Hippocratic AI. Супермагістраль ШІ від Adobe інтегрує генеративний ШІ у флагманські продукти, революціонізуючи створення контенту завдяки екземплярам з прискоренням на графічних процесорах NVIDIA.
Стюарт Левін очолює Центр біомікротехнологій Массачусетського технологічного інституту (MIT), який надає підтримку різноманітним дослідникам у галузі геноміки та біоінформатики. Його досвід та інноваційний підхід впливають на широкий спектр наукових галузей, від біології до політики захисту планети.
Мікросервіси NVIDIA NIM для вбудовування та переранжування тексту NeMo Retriever Llama3.2 тепер доступні в Amazon SageMaker JumpStart, що забезпечує масштабоване розгортання генеративних моделей ШІ на AWS. Ці оптимізовані моделі підтримують багатомовний пошук за допомогою запитань-відповідей і зменшують об'єм сховища даних, що робить роботу з великими наборами даних більш ефективною.