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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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...
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.
Великі бібліотеки мовних моделей HuggingFace спрощують узагальнення тексту. Погляди Уоррена Баффета на нерівність багатства та ринкову спеціалізацію спонукають до роздумів.
CMA перевірить, як Microsoft наймає топ-менеджерів Inflection. Мустафа Сулейман та його команда приєдналися до нового підрозділу штучного інтелекту Microsoft, що спричинило розслідування.
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.
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.
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.
Дубляж відео необхідний для подолання мовних бар'єрів в індустрії медіа та розваг. MagellanTV співпрацює з Mission Cloud, щоб революціонізувати автодублювання відео за допомогою Amazon Translate та Bedrock.