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

Обмеження машинного навчання в оцінці причинно-наслідкових зв'язків

Машинне навчання чудово підходить для прогнозування, але не для пояснення причинно-наслідкових зв'язків. Причинно-наслідкові зв'язки мають вирішальне значення для розуміння та впливу на результати.

Виявлення об'єктів у браузері в реальному часі за допомогою BlazeFace

Навчіть швидку, легку модель виявлення об'єктів BlazeFace для браузерних додатків у реальному часі. Використовуйте PyTorch, TFLite та JavaScript для ефективного навчання та розгортання моделі.

Napkin AI: Спрощення складних ідей з магістрами права

Такі інструменти штучного інтелекту, як Chat GPT та Napkin AI, перетворюють складні ідеї на практичні схеми. Автор досліджує інтеграцію різних точок зору та створення покрокових фреймворків за допомогою штучного інтелекту.

LLM-App: Основа для постійного вдосконалення

Інноваційна система використовує суддю LLM для аудиту іншого судді для постійного вдосконалення оцінювання заявок на отримання ступеня LLM. Таке дворівневе оцінювання має на меті підвищити справедливість і надійність процесу оцінювання.

Дізнайтеся, як побудувати магістерську програму з новою компанією колишнього дослідника OpenAI

Колишній дослідник OpenAI Андрій Карпатій запускає Eureka Labs, платформу для навчання ШІ, орієнтовану на створення великих мовних моделей. Платформа має на меті запропонувати персоналізоване навчання в масштабах, роблячи якісну освіту більш доступною в усьому світі.

Масштабування управління у сфері ВК: Фонди з декількома рахунками

Розробка стратегії для декількох облікових записів в AWS має вирішальне значення для безпечного масштабування. Впровадження структурованого підходу може допомогти ефективно керувати робочими навантаженнями ВК, підвищити безпеку та оптимізувати операції.

Прискорюйте навчання ШІ з NeMo на Amazon EKS

NVIDIA NeMo Framework спрощує розподілене навчання великих мовних моделей, оптимізуючи ефективність і масштабованість. Amazon EKS рекомендується для керування NVIDIA NeMo, пропонуючи надійну інтеграцію та функції продуктивності для запуску навчальних робочих навантажень.

Революція в прогнозуванні матеріалів за допомогою штучного інтелекту

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили нову систему машинного навчання, яка дозволяє прогнозувати співвідношення фононної дисперсії в 1000 разів швидше, ніж інші методи на основі штучного інтелекту, що допомагає розробляти більш ефективні системи генерації електроенергії та мікроелектроніки. Цей прорив потенційно може бути в 1 мільйон разів швидшим, ніж традиційні під...

Вплив штучного інтелекту на владу та політику: Відкриваємо майбутнє за допомогою ботів

Аналітичний центр Тоні Блера проконсультувався з ChatGPT щодо впливу ШІ на робочі місця в державному секторі. Критики ставлять під сумнів достовірність результатів і оцінку щорічних витрат на впровадження ШІ в уряді в розмірі 4 млрд фунтів стерлінгів.

Британський наглядовий орган перевірить угоду Microsoft зі стартапом штучного інтелекту

CMA перевірить, як Microsoft наймає топ-менеджерів Inflection. Мустафа Сулейман та його команда приєдналися до нового підрозділу штучного інтелекту Microsoft, що спричинило розслідування.

Filmora прискорює редагування відео з підтримкою NVIDIA RTX

Wondershare Filmora тепер підтримує NVIDIA RTX Video HDR, покращуючи якість відео для творців. Програмне забезпечення для прямих трансляцій тепер пропонує Twitch Enhanced Broadcasting для кращого контролю над якістю відео.

Неупереджений медичний ШІ: стратегії курації даних

Упередженість медичного ШІ може призвести до диспропорцій у результатах лікування. Фахівці з аналізу даних повинні зменшити упередженість навчальних наборів, щоб забезпечити справедливі прогнози для всіх груп.

Забезпечення надійності ШІ: Оцінка перед розгортанням

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту та лабораторії штучного інтелекту MIT-IBM Watson AI Lab розробили методику оцінки надійності фундаментальних моделей, таких як ChatGPT і DALL-E, перед розгортанням. Навчивши набір дещо різних моделей і оцінивши їхню узгодженість, вони можуть ранжувати моделі на основі показників надійності для різних завдань.