Microsoft представляє автономних агентів штучного інтелекту для використання клієнтами, що дозволяють створювати віртуальних співробітників для різних завдань. Компанія пропонує 10 готових ботів для таких ролей, як управління ланцюгами поставок та обслуговування клієнтів.
Dow Jones і New York Post подали до суду на Perplexity AI за «незаконне копіювання» творів, захищених авторським правом. Суперечка підкреслює напруженість у відносинах між видавцями та технологічними компаніями щодо використання штучного інтелекту.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили SymGen, щоб допомогти фактчекерам швидко перевіряти відповіді з великих мовних моделей, надаючи цитати, які безпосередньо посилаються на вихідний документ, що прискорює час перевірки приблизно на 20%. SymGen дозволяє користувачам вибірково фокусуватися на певних частинах тексту, щоб забезпечити точність, що потенційно підвищує до...
Рентгенівське доповнення вартістю 1 фунт стерлінгів має на меті запобігти пропущеним переломам в Англії, зменшуючи помилки при первинній діагностиці. До 10% переломів не діагностуються, що зумовлює потребу в цьому економічно ефективному рішенні.
Міністр охорони здоров'я та Кейр Стармер підкреслили важливість ШІ-діагностики для раннього виявлення раку на заході NHS, наголосивши на нагальній потребі в технологічному прогресі в охороні здоров'я. Деякі пацієнти зіткнулися зі «смертельним вироком» через затримки NHS, що викликало заклики до більш ефективного використання ШІ та технологій в охороні здоров'я.
Дрейф даних і дрейф концепцій є вирішальними факторами, що впливають на продуктивність моделі ML з плином часу. Розуміння та вирішення цих проблем є ключовим для підтримки точності та ефективності моделі. Стратегії перенавчання відіграють життєво важливу роль у зменшенні погіршення продуктивності, спричиненого зміною шаблонів і взаємозв'язків даних.
Пояснення у результатах роботи штучного інтелекту можуть бути непотрібними, але вкрай важливими для точності та дієвих висновків. DocuPanda пропонує рішення, витягуючи ключову інформацію зі складних документів, підвищуючи ефективність і ясність.
Марк Кьюбан, мільярдер і сурогатний батько Камали Гарріс, розповідає про штучний інтелект, податки та меми. Кьюбан спирається на свій різноманітний досвід і протистоїть мільярдерам, які підтримують Трампа, таким як Ілон Маск.
Нелегальні зображення сексуального насильства над дітьми, створені за допомогою штучного інтелекту, стають все більш витонченими і поширеними у відкритому доступі, досягаючи критичної точки, попереджає Internet Watch Foundation. За останні шість місяців кількість незаконного контенту, створеного штучним інтелектом в Інтернеті, перевищила загальний показник за весь минулий рік.
OpenAI випустила ранню версію програми ChatGPT для Windows для передплатників, позиціонуючи її як бета-тест. Користувачі можуть отримати доступ до різних моделей, генерувати зображення за допомогою DALL-E 3 та аналізувати файли.
Фірми прагнуть отримати право збирати життєво важливі дані для систем штучного інтелекту, що викликає занепокоєння щодо приватності. Автор використовує аналогію з кишеньковими злодіями, щоб підкреслити потенційні небезпеки режиму відмови від даних.
Інноваційне рішення від Qualcomm та Amazon SageMaker дозволяє наскрізне налаштування та розгортання моделей на периферії. Розробники можуть використовувати BYOM та BYOD для оптимізації рішень машинного навчання, орієнтованих на розгортання на пристроях.
«Перетворення систем RAG на реконфігуровані рамки, подібні до LEGO, запропоноване Гао та ін. (2024), спрощує розуміння та розробку різноманітних рішень RAG з використанням модульних компонентів». «Структурований підхід розбиває системи RAG на шість ключових компонентів, забезпечуючи гнучкість і ясність у побудові та навігації в процесі RAG».
Великі мовні моделі (LLM) мають обмеження у відповідях на конкретні запити. Рішення Retrieval Augment Generation (RAG) інтегрують зовнішні документи, щоб спрямовувати LLM для більш точних відповідей, а метод Anthropic демонструє значне покращення продуктивності.
Бібліотека GraphMuse Python використовує графові нейронні мережі для аналізу музики, з'єднуючи ноти в партитурі для створення безперервного графіка. Побудована на PyTorch та PyTorch Geometric, GraphMuse перетворює музичні партитури на графіки до x300 швидше, ніж попередні методи, революціонізуючи музичний аналіз.