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

Бум штучного інтелекту сприяє зростанню хмарного бізнесу Microsoft

Доходи Microsoft від Azure зросли на 22% завдяки фокусу на штучному інтелекті, перевищивши очікування. Генеральний директор Сатья Наделла прогнозує, що бізнес ШІ досягне $10 млрд, що стане найшвидшим зростанням в історії компанії.

Посилення трансформаторів: Сила передових позиційних вбудовувань

Трансформаторна архітектура покращує продуктивність моделі, вирішуючи проблеми довгострокових залежностей за допомогою механізму самоуваги. Позиційні вбудовування кодують структуру послідовності, покращуючи здатність моделі розуміти порядок у даних.

Оптимізуйте обробку документів за допомогою Amazon Bedrock Prompt Flows

Інтелектуальна обробка документів (IDP) на базі AI/ML революціонізує обробку документів у виробничій, фінансовій та медичній галузях. Amazon Bedrock Prompt Flows забезпечує масштабоване, економічно ефективне та автоматизоване вилучення та обробку даних з документів за допомогою безсерверних технологій та керованих сервісів.

Зламати код: Python та рівняння

Розв'язки в замкненій формі досліджуються в дуелі між Python та італійською математикою епохи Відродження. Дізнайтеся, коли рівняння можна розв'язати і як обманути, використовуючи SymPy для знаходження виразів у замкненому вигляді. Дізнайтеся, які рівняння протистоять закритим розв'язкам, а також які комбінації слід уникати.

Танці зі штучним інтелектом: стрибок у майбутнє

Танцювальна постановка Lilith.Aeon від AΦE, керована штучним інтелектом, кидає виклик традиційним танцювальним нормам за допомогою виконавця зі штучним інтелектом. Хореографи Накамура та Лекок мають на меті покращити розповідь за допомогою захоплюючих вражень від ШІ, віртуальної та доповненої реальності.

Легка k-NN регресія в C# без зусиль

Регресія k-найближчих сусідів прогнозує значення, знаходячи найближчих сусідів у навчальних даних, досягаючи точності 79,50% у демо-версії. На відміну від інших методів, k-NN регресія не створює математичну модель, використовуючи навчальні дані як саму модель.

Програма постдокторантури зі штучного інтелекту в Массачусетському технологічному інституті прискорює міждисциплінарні інновації

Шварцманівський комп'ютерний коледж Массачусетського технологічного інституту розпочинає програму постдокторських стипендій Tayebati, яка зосереджується на застосуванні штучного інтелекту в наукових дослідженнях та музиці. Програма, що отримала грант у розмірі 20 мільйонів доларів, має на меті розширити можливості найкращих постдоків для проведення міждисциплінарних досліджень та співпраці.

Ключове розуміння даних за межами штучного інтелекту

Відвідування конференцій з питань даних та спілкування зі спільнотою має вирішальне значення для вдосконалення навичок аналітики. Стримування витрат і рентабельність інвестицій в дані є важливими аспектами управління даними, що впливають на ефективність і бюджет аналітичних команд.

Подолання бар'єрів у математичному мисленні

Резюме: Стаття на тему міркувань LLM ставить під сумнів математичні можливості ШІ-моделей, виявляючи варіабельність продуктивності. Не всі моделі демонструють однакові результати, що вказує на потенційні проблеми забруднення даних і потребу в синтетичних даних.

Пастки конфіденційності: Межі мінімізації даних

Принцип мінімізації даних у машинному навчанні наголошує на зборі лише необхідних даних для зменшення ризиків конфіденційності. Для оптимального захисту даних в усьому світі передбачено обмеження цілей та релевантності даних.

Моніторинг моделей у реальному часі за допомогою Amazon SageMaker

Індивідуальний моніторинг моделей за допомогою Amazon SageMaker має вирішальне значення для сценаріїв ШІ/МЛ у реальному часі. SageMaker Model Monitor пропонує розширені можливості для моніторингу якості моделей та обробки багатокористувацьких запитів, прискорюючи розробку індивідуального моніторингу моделей.

Розблокування потужності штучного інтелекту: Запуск STORM з локальними документами

Стенфордська система штучного інтелекту STORM використовує LLM-агентів для складних дослідницьких завдань, перевершуючи традиційні методи. Опитування показало, що 70% редакторів Вікіпедії вважають STORM корисним для досліджень перед написанням статей.

Революція в навчанні роботів

Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили методику навчання універсальних роботів з використанням величезної кількості різноманітних джерел даних. Цей метод перевершив традиційні методи більш ніж на 20% в симуляціях і реальних експериментах, що свідчить про його перспективність для більш ефективного та результативного навчання роботів.